2025年澳门正版资料特马纪念版V7.28.10（2025已更新）—湖北之窗
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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研究发现，当赝能隙材料接近绝对零度时，电子会形成一种特殊的“条纹”状态。同时，赝能隙材料中的电子排列不再像绝对零度时那样均匀，而是形成一些条纹区域、有两个电子的方块、孔洞或棋盘格图案。研究人员发现，一旦电子排列中出现这些棋盘格图案，材料就会陷入赝能隙态。
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