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然而接下来发生的事情让团队大吃一惊。一天、一周甚至一个月后,这些老鼠改变了自己的行为,避开了之前被吓到的地方。那些在惊吓经历发生一小时后似乎不记得的老鼠,在之后的时间里显示出了明显的记忆。换句话说,阻断事件的短期记忆不会破坏对这件事的长期记忆。
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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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