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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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首先是根据粮食品质确定价格。运粮车开进扦样定价区域，自动扦样器能够智能识别运粮车的长宽高，随机选择8个扦样点收取样品。工作人员王强指着操作台介绍，按下启动按钮，样本就自动取出。与扦样区紧邻的是检验区，在这里能够很快测出样本的杂质、容重、水分、不完善粒等指标，价格也随之确定，整个过程不超过20分钟。紧接着设备自动称重，粮食总价便确定好。
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