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　　　　据悉，本研究由来自广州大学、中国科学院、同济大学、宾夕法尼亚州立大学以及加利福尼亚大学伯克利分校等机构的国际科学家团队共同完成，广州大学博士生李鉴辉和刘海教授为共同第一作者，刘海、Michael Manga和方广有担任通讯作者。研究得到了中国国家航天局、中国首次火星探测任务（天问一号）团队的支持，同时也获得了中国国家自然科学基金和广东省基础与应用基础研究基金的资助。

今年10月，国家卫生健康委发布的《肥胖症诊疗指南（2024年版）》指出，肥胖症已成为我国重大公共卫生问题，是我国第六大致死致残主要危险因素。关于肥胖症的成因，上述指南指出，过多摄入高能量、高脂肪、高糖、低膳食纤维的食物和饮料，通过刺激神经中枢摄食神经元，引发进食过量、进食行为不规律等不良饮食习惯，可导致肥胖症。此外，长期高油、高糖膳食会破坏能量摄入消耗和脂肪合成分解平衡。

　　　　为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。