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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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同时,该公司营业收入、净利润增速也持续不振。2022年至2023年,该公司营业收入分别为29.36亿元、29.59亿元,同比变动-24.74%、0.78%。净利润分别为1.90亿元、1.54亿元,分别下降39.88%、18.75%。2024年前三季度的净利润,则仅为3412万元,同比下降40.99%。
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