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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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据史料记载，公元 575 年至 578年四年间，武帝数次发病，生病时“疠气内蒸，身疮外发（身体内部的病症不断积累，在皮肤表面爆发出来）”“身生癞疮，恶疾而死（由于身体上长疮，生重病而死）”，反映出其病痛以皮肤病为代表特征。在研究团队看来，这符合慢性砷中毒的病理表现。
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