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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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郭建恒说，在那些低质量和大半径的行星上，如果行星有足够的内能或者足够高的温度，便可驱动大气逃逸。研究发现使用经典的金斯参数，即行星内能和势能的比值，就可以对上述逃逸是否发生作出判断。对于内能无法驱动大气逃逸的行星，该研究通过引入恒星的潮汐力，定义了一个改进的金斯参数。通过这个改进的金斯参数，研究者就能更准确地区分恒星潮汐力和极端紫外辐射在驱动大气逃逸上的角色。
精准杀五码随后，合作团队进一步通过暗能量光谱巡天(DESI)谱线数据，并使用美国海尔(Hale)5米、凯克(Keck)10米和俄罗斯经纬台式(BTA)6米等光学望远镜多波段观测，成功找到该6个远距离中性氢星系的光学对应体。这表明，在远距离星系探测上，FAST可提供探测遥远中性氢星系的新途径。
