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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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科技日报北京6月20日电 （记者刘霞）来自美国、法国和西班牙的科学家利用“卡西尼”号探测器提供的数据，发现土星上存在巨大的季节性能量失衡。这是科学家首次在一个气态巨行星上观察到此类季节性全球能量失衡。这一发现为研究行星气候与进化提供了新线索，并对现有太阳系气态巨行星的气候模型提出了挑战。相关论文发表于18日出版的《自然·通讯》杂志。
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