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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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美国布朗大学物理学家在一项新研究中观察到一种名为“分数激子”的新型量子粒子，既不属于玻色子，也不属于费米子，而是介于两者之间的粒子类型。这一发现或将极大拓展科学家对量子领域的认知。相关论文发表于最新一期《自然》杂志。
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