以K2C6O6为负极、新绿K4C6O6为正极的钾离子电池能量密度可达35Wh·kg-1。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、代绿电电卷积神经网络（CNN）等[3]。新绿（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

首先，代绿电电构建深度神经网络模型（图3-11），代绿电电识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。首先，新绿利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，新绿降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、代绿电电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

Ceder教授指出，新绿可以借鉴遗传科学的方法，新绿就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。代绿电电（e）分层域结构的横截面的示意图。

新绿这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

首先，代绿电电根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。这类陶瓷材料由纳米层状双窗格壁组成，新绿整体呈现出超低密度的双曲线构造形态。

代绿电电这一工作大大拓宽了人们对于非平凡拓扑学的认识。新绿Z2型拓扑绝缘体是一种内部绝缘但允许电子在其表面流动的材料。

代绿电电这一精确的位移测量研究为在电子显微学中实现具有空间分辨能力的位点特异性同位素标记无损分析奠定了基础。研究人员认为这一被命名为SznF的金属酶能够参与到SZN的生物合成过程中，新绿催化甲基精氨酸（L-NMA）上的胍基发生氧化重排反应，新绿从而生成亚硝基脲类最终产物。