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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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相较于其他工业化国家，我国在提升全要素生产率增速方面有许多有利因素。首先，我国制造业增加值的GDP占比约为27%，制造业增加值占全球比重约为30%。我国不缺乏提升全要素生产率所需的大规模生产场景、技术创新和模式创新的应用场景。其次，我国拥有数字化和绿色化发展所带来的巨大生产率增长空间。与美国旨在提高制造业增加值占比的“再工业化”不同，我国数字化和绿色化发展的意涵是所有行业可以通过数字化转型和能源转型实现再次增长。以能源转型为例，预计我国实现碳中和需要的投资规模在百万亿元以上，这样的投资强度将带来通过产业和技术变革提升全要素生产率增速的巨大空间。第三，进一步全面深化改革将形成一个庞大的制度红利空间，带来资源配置效率提升的巨大可能，进一步拉动全要素生产率的增长。
香港内部传真中特料这几天，极光现象在我国北京、内蒙古、黑龙江、甘肃、新疆等地出现，引起人们广泛关注。极光的出现与地磁暴活动密切相关。5月11日9时，中国气象局国家空间天气监测预警中心发布地磁暴红色预警。除了地磁暴，近期太阳耀斑多次爆发，也引发热议。
