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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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团队抓住山东海阳我国首个海上发射母港建设的“天时”，利用驻地烟台优越的地理位置和港口条件、雄厚的工业基础和高端装备制造业的“地利”，凝聚学科建设、人才培养、技术研发、成果转化的“人和”，牵头联合15家知名科研院所、高校、园区，自2020年4月开始筹建，9月获批“烟台市技术创新中心”，12月获批山东省海上航天装备技术创新中心，用9个月创造了“鲁大速度”，建成了国内首个集“船、箭、星、控”于一体的海上航天领域重大科研创新平台。
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