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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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李政提到，大模型技术驱动的数字教材和学习系统，让线性化的教学和学习过程变得更加灵活化和网络化，每位学生都可以借助大模型技术，构建属于自己的知识系统。如何高效、准确地与大模型进行对话，将成为学生未来需要掌握的学习能力之一。此外，大数据驱动的行业人才需求分析技术，让大规模人才需求调研不再是一个可望而不可即的任务，专业对应的岗位人才需求数量、任职要求等都可以实时爬取和深度分析，支撑专业建设和课程改革的人才需求调研、工作任务与职业能力分析等，都在数字技术的赋能下变得更精准、更有效。
香港正版资料大全西北大学丝绸之路考古馆的展厅里，一件件精美礼物、一张张温馨合影，诉说着联合考古队队员们的深厚情谊。乌兹别克斯坦籍留学生比龙，硕士毕业后回国做了一名教师，把自己在中国的所学分享给乌兹别克斯坦的学生们是他长久以来的心愿。
