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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。
118印刷图库免费该平台的独特优势，在于它能够实现长时间稳定的成像，这对于捕捉细胞内动态过程至关重要。再借助深度学习算法快速准确地分析大数据，就能向人们揭示细胞内部结构间的复杂关系。可以预想，这一成就将加速新型疗法的研发，尤其是针对那些依赖于细胞内部特定分子相互作用的疾病。可以说，细胞成像技术已迈入了一个全新的阶段，其预示着未来生物学研究将更加精细和高效。（记者 张梦然）
