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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。

　　　　在钱塘征信申请筹备到正式成立的4年间，百行征信和朴道征信已获得了快速发展。据公开信息，截至2024年9月底，百行征信累计收录7.2亿个人信息主体信息，朴道征信累计收录6.5亿个人信息主体信息；百行征信、朴道征信分别累计服务法人金融机构900多家，2024年以来两家机构查询次数合计接近500亿次。