这篇开创性研究提出HyperW-Decon方法，将超极化水（HyperW）与深度学习算法结合，解决了溶解动态核极化（dDNP）技术在生物分子NMR应用中的分辨率损失难题。通过理论驱动的机器学习去卷积技术，首次实现了对生物矿化相关本征无序蛋白（IDP）瞬态中间体的原子级分辨率观测，为研究蛋白质-离子相互 ...

本文尝试将dDNP技术应用于电池电解液的研究，以克服传统NMR技术在灵敏度上的不足。 通过结合多种最先进的dDNP方法，包括使用新型的超极化聚合物（HYPOPs），在600 MHz光谱仪上成功检测到不同降解阶段的电池电解液的13C信号，灵敏度提升了高达3个数量级。