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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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2月11日下午，安徽师范大学自动化专业2025届本科生陶佳伟在家用手机打开学校AI面试系统，进行模拟面试：规范的面试流程，专业的面试题目，沉浸式的面试场景……而每次面试结束后的AI分析，让他看到了自己的优势与不足。
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