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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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“随着美联储宽松预期减弱和‘特朗普交易’回调,1月,美元指数和美债收益率冲高回落,月末均收在与上年底基本持平的水平,而全球主要股指进一步走高,这在边际上利好我国外汇储备的正估值效应。”中银证券全球首席经济学家管涛表示。
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