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　　　　以3.9万种化合物对MRSA的抗菌活性数据作为训练“脚本”，麻省理工学院研究团队获得了抗菌能力的评估预测模型。随后以3个深度学习模型为基础，团队又“塑造”出化合物人类细胞毒性的“鉴定师”，对1200万种化合物进行“筛选”，最终获得能对抗MRSA又对人体安全的化合物。

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。

　　　　不可否认，羽绒原料价格的上涨确实给行业带来了压力。在成本激增的情况下，一些厂家“脑洞大开”，直接把羽绒给“省”了。原料涨价绝不应成为以假乱真的借口，市场竞争的本质是以优质产品和创新能力取胜，而非牺牲诚信。