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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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　　　　问题来了，什么是数字游民？你也许对这个名称感到陌生，但对他们的生活一定有所耳闻甚至亲眼所见。他们只工作不上班，乘兴而来又飘然远引；他们远离朝九晚六的传统工作模式，逃离逼仄的格子间，选择一种生活与工作更平衡，也更灵活和自主的生活方式。不用太担心他们的生计问题，他们大多具备与数字经济发展相适应的职业技能，这使得他们能在数字技术与零工经济的强势崛起中找到自己的一席之地，在任何地方远程工作成为可能。