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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。
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前不久，年过八旬的农业农村部防灾减灾专家指导组顾问、中国农业大学退休教授郑大玮到北京房山窦店村考察分析冬小麦种植情况。他指着一片深绿色的麦苗回忆道，过去北京在9月下旬时温度回落到16-17摄氏度，适宜播种冬小麦，但随着全球气候变暖，适宜播种的温度和积温出现的时间推迟到了10月上旬，也就是说现在改在了“秋分尾”或“寒露头”播种。
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