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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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“我们要主动融入学校‘大思政’格局，充分发挥团组织的主力军作用，用‘青言青语’把道理讲深讲透讲活，让学生爱听爱学、听懂学会，为推动学校‘大思政’体系内涵式发展贡献‘青’力量。”聊城大学团委书记李鹏说。
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