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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。

如何在更大范围内减少“人虎冲突”，实现“虎跃民安”？张明海建议，要继续加大对野生虎的监测，重点关注其分布范围、活动特点和趋势，从而对将来有可能出现的安全风险进行预报。也要有科学方法，控制好野生虎的分布范围。

　　　　今年春晚人机协同表演秧歌舞，被美国“科技时报”新闻网赞誉为“令人惊叹的创新成果”，“将文化遗产与尖端技术融为一体”。机器人展示其操纵手绢能力的背后，是AI驱动全身运动控制技术的完美支撑，工程师说“这个动作全世界没有谁能做到，只有中国人可以”。