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　　　　以宁德时代的电池技术为例，在材料技术上，将材料表面充分纳米化，使阴极材料对充电信号的响应速度以及锂离子脱出速率大幅提升，为快速充电提供了基础；在阳极材料表面修饰多孔包覆层，提供丰富的锂离子交换活性位点，提高锂离子电荷交换速度和嵌入速率，加快充电进程；改变了传统石墨材料中锂离子嵌入方向的限制，显著提升了充电速度；提升锂离子在液相和界面的传输速度，实现电池充电速度的快速提升。比如宁德时代麒麟Ⅱ赛道专用高功率电池包，支持最高5.2C充电倍率，峰值电压为897伏，最大充电功率可达480kW。

然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。

　　　　这项研究的缺陷在于样本量非常小，只检测了有限的生物样本，来自年龄在25岁至70岁之间的人。未来的研究将深入考察这一现象，在更广泛的主题内进行更详细的研究，有助于更好地理解人体是如何随着的时间的推移而发生变化的。