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针对上述难题，研究人员提出一种全新的分子锚定策略，有望同时解决醚基电解液的高压和安全难题。他们在乙二醇二甲醚中加入含强极性碳—氢基团的氟代醚溶剂，发现两者可以通过分子间的“锚定”作用，有效降低醚键上氧原子的电子云密度，大幅提高溶剂的抗氧化能力。
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本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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