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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。

中国欧洲经济技术合作协会智能网联汽车分会秘书长林示在接受《证券日报》记者采访时表示，从车企发布的春节出行报告来看，随着技术成本下降和基础设施的不断完善，智能驾驶功能将逐步下探至15万元以下的家用车市场，换电模式或向更多品牌开放，形成跨车企的补能生态。而春节“出行大考”的数据沉淀，将为车企优化技术路线、布局服务网络提供重要参考。

　　　　与展板展示互为补充，2024年暑假前夕，青岛科技大学团委立足学校“科技”的功能定位，选拔培养了138支优秀团队宣讲团，通过社会实践宣讲进课堂、社会实践成果展、主题沙龙等形式，将科技创新、调研调查、产学研推进、创业计划等9个类别的“社会实践小课堂”融入主题团日活动。