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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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Py3分子具有高化学惰性和结构刚性，能够在界面处表现出优异的空穴传导性能。通过系统的温度依赖性光谱研究发现，Py3的分子间堆积显著增强，采用Py3构建的钙钛矿太阳能电池实现26.1%的光电转换效率，目标器件在不同加速老化试验的模型下T90寿命均超过10000小时，将进一步推进钙钛矿光伏技术的产业化进程。
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