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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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“我们和观众们交流时，发现大家普遍感觉这次线下观赛体验很好。这也是我们解说高校赛事和职业赛事发现的差异，高校赛事虽然也充满了竞争感，但相对来说氛围更加轻松和友好，观赛体验很好。职业赛事则更加严肃和紧张，选手们需要承受更大的压力和期望。”一位解说嘉宾告诉记者。
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