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2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
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活动现场，来自东风日产的汽车工程师掀开汽车世界的斑斓一角，由浅入深地向孩子们讲解汽车发展史，以及新能源技术在汽车制造领域的应用，激发学生们对汽车工艺的无限想象力。此外，东风日产为孩子们送上了冲锋衣、书包、马克杯以及学习文具等，这也是一份送给孩子们的特殊新年礼物。
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