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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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石宇奇虽然未能夺得奥运金牌，但凭借一系列巡回赛冠军，荣膺年度最佳男单运动员；梁伟铿/王昶在巴黎夺得了奥运会男双亚军，他们也是在巡回赛中表现最好的组合之一，因而获评年度最佳男双组合；刘圣书/谭宁不仅是奥运会银牌得主，还因最近飞速上升的趋势和连夺巡回赛冠军而获评年度最佳女双组合；冯彦哲/黄东萍是目前排名世界第一的混双选手，拿到年度最佳混双组合实至名归。
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