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实现这一设想，需要分子具备严格且复杂的物理化学性质，无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化，通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库，利用非监督机器学习进行分子推荐和预测，成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。团队验证发现，该合成分子具备各种严苛的性能要求，成本低易合成，具有良好兼容性，并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。

　　　　在一次值乘中，周芳玥的车厢迎来一对带着两个月大婴儿的年轻夫妻。此时，他们所在的最后一排座位后侧已被行李箱塞满。为腾出更多空间方便他们照顾孩子，周芳玥逐一寻找行李箱的主人，协助将行李箱放上行李架。将小夫妻安置好后，周芳玥的额头上也沁出了细密的汗珠，“多替旅客想一想，我只是忙活一会儿就能让他们安心照顾好孩子，我觉得太值了”。