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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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据悉,本研究由来自广州大学、中国科学院、同济大学、宾夕法尼亚州立大学以及加利福尼亚大学伯克利分校等机构的国际科学家团队共同完成,广州大学博士生李鉴辉和刘海教授为共同第一作者,刘海、Michael Manga和方广有担任通讯作者。研究得到了中国国家航天局、中国首次火星探测任务(天问一号)团队的支持,同时也获得了中国国家自然科学基金和广东省基础与应用基础研究基金的资助。
六盟联合六i联盟包含前述2家公司在内,共6家排在“注册关”的IPO公司拟募集资金超10亿元,另外4家公司分别为泰禾股份、北京通美、高泰电子、通力股份,拟募集资金分别约为17.54亿元、11.67亿元、11.55亿元、10.15亿元。