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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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例如,小李和小马共同持有一套住房,各占房屋产权的50%。2024年1月,两人以200万元的价格转让该住房,各缴纳个人所得税2万元。同年5月,小李在同一城市以150万元的价格重新购买一套住房,小李申请退税时,其现住房转让金额为100万元(200万元×50%=100万元),新购住房金额为150万元,其退税金额=现住房转让时缴纳的个人所得税=2万元。
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