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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-22 05:49:14 点击:26783次

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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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“像我们电气设备运行与控制专业,主动适应区域经济发展需要,依托技工院校自身优势,积极与区域内知名企业对接,将企业优质资源引入学校,整合校企双方优势资源,将专业教学与企业生产有机结合,双方形成相互依存、相互促进、优势互补的共生关系。”莱芜技师学院电气技术系主任张宏伟介绍。

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    “张老师对我说,在做这件事的时候,大家都不知道能不能成、最后去向何方,但无论如何她都会去做,很多人都在为此而努力。”袁子弹感慨,当她不知道自己能否成功的时候,“明知不可为而为之”,盯紧这一件事,多年来一点点做成了。

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