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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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他发现,有很多事情与环境有关,比如让教职工保持办公室门敞开。这样,当学生经过时,他可能会顺便进来。如果你关上门,就有点发出信号的意思——“别打扰我”“我很忙”。实际上,教职工和学生需要互动。不仅在课堂上,很多教育是在课堂之外进行的。
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