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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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此次，研究人员使用“计算优化的广泛反应性抗原”（COBRA）方法，设计出了这款候选疫苗。他们首先从在线数据库下载了数千个跨越多个季节的致病性流感毒株的基因序列，然后对这些序列进行了数字分析，以确定哪些氨基酸（蛋白的组成部分）跨越不同季节，并出现在每种病毒中。其中包括H1和H3型流感病毒的蛋白，也包括H2、H5和H7型病毒的蛋白质。
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