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吴楠是严健指导的第一个博士生。几乎每周,严健都要和吴楠进行一次单独讨论,听他阅读文献的想法,参加学术报告的感悟,以及实验操作的困难,还指定一名博士后结对帮助吴楠。并把他送到香港的实验室,让他在国际化的学术环境中成长。在严健推荐下,博士毕业后的吴楠留在西部,把所学的基因组学技能结合到临床研究中发挥价值。
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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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