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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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孙云晓在给家长和教师讲课时，常引用苏州市于2021年开展的一项义务教育阶段学生家庭教育调查项目。该项目对50826名八年级学生家长开展问卷调查发现，家庭早餐情况、学习空间等是影响学生学业成绩的重要因素。例如，每天都吃家长做的早餐的学生学业平均成绩为513分，而每天都吃不到家人做的早餐的学生学业平均成绩为450分，两者相差63分；在安静的独立空间中学习的学生学业平均成绩为508分，而在有干扰的开放空间中学习的学生，学业平均成绩为479分，两者相差29分。
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