时空挑战问题

他说，光催化分解水的核心科学挑战在于如何实现高效的光生电荷的分离和传输。由于这一过程跨越从飞秒到秒、从原子到微米的巨大时空尺度，揭开全过程的微观机制极具挑战性。“20多年来，我们的团队前赴后继，一直致力于解决这一问题。”

光催化分解水的核心科学挑战在于如何实现高效的光生电荷的分离和传输。由于这一过程跨越从飞秒到秒、从原子到微米的巨大时空尺度，揭开这一全过程的微观机制极具挑战性。**院士介绍，团队坚持约20年，前赴后继一直在致力于解决这一问题。“在这个工作中，我们集成多种先进技术和理论，在时空全域追踪了光生电荷在纳米颗粒中分离和转移演化的全过程。”

光催化分解水的核心科学挑战在于如何实现高效的光生电荷的分离和传输。由于这一过程跨越从飞秒到秒、从原子到微米的巨大时空尺度，揭开这一全过程的微观机制颇具挑战性。“长期以来，我们的团队前赴后继致力于解决这一问题，在这个工作中，集成多种先进技术和理论，在时空全域追踪了光生电荷在纳米颗粒中分离和转移演化的全过程。”**说。

图神经网络在过去几年中获得了巨大的兴趣。这些强大的算法将深度学习模型扩展到非欧氏空间。然而，图神经网络限于静态图结构假设，限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的扩展。本文对时空图神经网络进行了全面的概述。本文提出了一种分类法，基于时变方法将时空图神经网络分为两类。还讨论了时空图神经网络的广泛应用。最后，根据当前时空图神经网络面临的公开挑战，提出了未来的研究方向。

**介绍，光催化分解水的核心科学挑战在于，如何实现高效的光生电荷的分离和传输。由于这一过程跨越从飞秒到秒、从原子到微米的巨大时空尺度，揭开这一全过程的微观机制极具挑战性。