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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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在爱因斯坦探针卫星上，“宽视场X射线望远镜”的视场可以达到3600平方度，还具备高灵敏度、高空间分辨率的特点，而它的另一只“眼睛”——“后随X射线望远镜”有着更大的光子收集有效面积，从而提高定位精度和空间分辨率。
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