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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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此外，有的学生制作了“AI驱动的甲骨文校重和破译”程序demo，来判断出某个甲骨文最有可能是哪个现代汉字；有的制作了“人工智能在近代遗骸分析流程中的应用”，可读取基因数据，用于推断个体所属的Y染色体单倍群；有的制作了对9种不同材质玉料的红外光谱数据进行识别的模型，旨在解决玉料的识别问题。
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