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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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“麦客”以车为家,在广袤的大地间辗转奔波。从春暖花开的3月到金秋满仓的11月,他们追逐着麦田成熟的足迹,跨越东西南北,驶过每一寸丰收的土地。在这漫长的旅程中,车厢是他们的栖息之所,也是他们逐梦的起点。一辆舒适且高效的货车,不仅是移动的家,更承载着他们对生活的热爱与对收获的执着。
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