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新AI模型生成的显著性图显示了认知正常的50多岁和70多岁参与者之间的显著性平均差异。显著性突出显示了深度神经网络认为在估计大脑衰老速度方面最重要的大脑区域。红色显示的区域更好地反映了70多岁人群的大脑衰老速度，而蓝色区域更好地反映了50多岁人群的大脑衰老速度。 图片来源：南加州大学
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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。
香港官方网站综合资料嫦娥六号任务首次实现月背采样，从南极-艾特肯盆地内的阿波罗撞击坑（41.64°S, 153.99°W）采回了人类首批月背样品。已报道的嫦娥六号样品玄武岩主期次喷发年龄为28亿年（中国科学院地质与地球物理研究所李献华院士团队和广州地球化学研究所徐义刚院士团队结果），揭示出这些样品来自月球背面并处于关键的年龄空窗期，为认识月球发电机时空演化提供了前所未有的机遇。
