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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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“今天自己的发挥很完美，亚冬会全项目参赛还是有一定的消耗。八年前就是在这里拿到冠军，很开心八年后又在北大湖夺冠。今天最后一跳比（北京）冬奥会跳得还好，所以我非常开心。能拿到这个分数，对自己恢复信心有很大帮助，这是对自己的肯定。”徐梦桃说。
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