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Model Agnostic Graph Prompt Learning for Crystal Property Prediction
यह शोध पत्र एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), हल्का बहु-स्तरीय सॉफ्ट प्रॉम्प्ट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अव्यक्त स्थानीय रासायनिक अर्थों (latent local chemical semantics) और वैश्विक संरचनात्मक समरूपताओं (global structural symmetries) को कैप्चर करके क्रिस्टल गुण भविष्यवाणी को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है और प्रभावी क्रॉस-प्रॉपर्टी ज्ञान हस्तांतरण सक्षम होता है।