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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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在王小异分享的旅行内容中，反馈最好的有几万的收藏量，“事实上，这几万人中可能只有不到10%的人真会去那个地方，大多数人是在收藏的那一瞬间，产生了一种对美好的憧憬，他们觉得有一天也可能去这个地方旅行。这也是我喜欢跟大家分享旅行感受的原因。”
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