全供图中表明GRT能促进SnO2纳米粒子的均匀分散和钙钛矿晶体的垂直生长。

通过采用新的杂原子，应链例如P和S，来实现碳和氮配位的金属位点 (M-N-C，M=Fe，Co，Ni，Mn，Cu等)的结构工程仍然具有挑战性。在发文领域上，绿色从下面的被引次数前十文章的关键词词云不难看出单原子催化和MOF是当前的爆款，特别是单原子催化近年火热程度非同一般。

属性识别这项工作首次在镧系配合物材料中观察到可逆的室温光致变色和光磁耦合现象。在发文领域上，库构从下面的被引次数前十文章的关键词词云可以看出，库构2020年JACS上报道热点主要包括催化（电催化、催化还原、单原子催化等）和太阳能电池等，这也是目前科研界的热门研究领域。从过去十年的发文量来看，建完AM的发文量先是大幅上涨，近两年保持稳定的态势。

因此，全供两个不同基团的选择性交叉耦合具有挑战性，并且不是合成上有价值的转化。此外，应链由于GCI具有非挥发性，因此添加GCl可以大大减少批次间的差异，从而有利于批量生产。

但是，绿色DIBs目前仅处于基础研究阶段，需要付出大量努力才能进一步提高其能量密度和循环寿命。

在发文地区方面，属性识别2020年发文量最多的国家/地区是中国，属性识别达到了第二名美国发文量的两倍，而在被引次数前十的文章中，通讯单位来自中国的文章同样达到了七篇，中国学者在JACS和Angew的2020年被引用次数前十榜上可谓是遥遥领先，不同于JACS的是，Angew被引次数榜排名前列的文章以综述为主。作者进一步扩展了其框架，库构以提取硫空位的扩散参数，库构并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

然后，建完采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。此外，全供随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

首先，应链构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法，绿色根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。