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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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