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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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今晚澳门开特马开马新资料近期，中国科学院地质与地球物理研究所朱日祥院士和蔡书慧副研究员等联合中国科学院国家天文台的研究团队对获批的4颗毫米级玄武岩（记录样品冷却过程中的磁场信息，是研究古磁场强度的理想材料）岩屑样品开展了磁学研究，结果显示样品记录的古磁场强度为~5–21μT（中值~13μT）。与此前研究认为的月球发电机强度在31亿年前急剧下降之后可能一直处于低能量状态不同，嫦娥六号玄武岩样品的古磁场强度结果揭示月球磁场可能在28亿年前发生反弹，指示月球发电机在早期急剧下降后可能重新激活。其原因可能是发电机主要能量来源发生变化或初始驱动机制再次增强。对比不同发电机模型模拟结果，嫦娥六号玄武岩记录的古磁场强度与基底岩浆洋模型产生的场强最为一致，但也不能排除进动发电机的贡献，同时其他机制（如内核结晶）也可能为月球发电机提供补充能量。
