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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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收集高度还原“爆款”文物的冰箱贴成为年轻人的新风尚,也反映出文创市场对年轻消费者需求的精准把握。田卉认为,当下,还应冷静、清醒地看到,部分博物馆文创因追求快速商业变现,选择借鉴或模仿已有的成功模式,导致文化IP开发落入低水平、高重复的开发境地,不利于文化资源的可持续开发与创新。同时,部分博物馆文创设计者们忽视文化资源开发的整体性与统一性,碎片化、片段式地截取传统文化元素,缺乏对文化意蕴和价值的深刻理解,致使文创产品出现基调不符、内容排异等现象,无法深度唤醒传统文化魅力。
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