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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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据9月发布的报告，服务舱转移隧道泄漏不会对空间站的结构完整性造成直接风险，目前也不担心会对整体结构造成长期影响。美俄双方同意，如果泄漏速率达到“无法维持”的水平，则可能需要永久关闭问题区域，但双方尚未就如何确切定义“无法维持”达成一致。
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