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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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“只让吊龙配合我们是不行的,列车应该适应货场,适应轨道。”张书拉意识到只有牵引机车主动缩小对位偏差才能有效缩短运输时间。为了能更精准对位,张书拉每次当值都是第一个到机车旁,最后一个离开,记录下不同股道的龙门吊间距、推进速度、制动距离等数据。
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