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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。

　　　　李熙颂引用了一笔近期成交的订单来说明情况。他举例称，一位购房者自2024年7月起挂牌出售其房产，并开始寻找新的置换房源。然而，当找到合适的置换房源时，由于旧房源尚未售出，资金链断裂导致购房计划被迫推迟。直到北京在2024年9月30日发布了一系列利好政策后，该购房者终于在2024年12月成功售出房产，并在春节前与另一位业主达成协议，计划春节后签约。