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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。
香港最精准十码在玻璃凝胶中，溶剂推动玻璃聚合物中的分子链分离，这使得它可像凝胶一样拉伸。然而，溶剂中的离子被聚合物强烈吸引，这阻止了聚合物链的移动。链无法移动是它呈玻璃状的原因。最终结果是，由于吸引力，材料变硬，但由于额外的间距，它仍然能够拉伸。
