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　　　　“胡院士手把手地教年轻教师提炼科学问题，撰写科研项目书，全心全意指导师生开展科研创新，为学校的科研工作和学科建设付出了很多，令人感动。”齐伟建说，正是以胡院士为代表的一代代品德高尚、学术高深的学者的上下求索和默默奉献，积淀形成了不怕困难、苦中作乐、向阳而生的红柳精神，成为全校师生宝贵的精神财富。

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。

　　　　研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务：从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确，效率也更高，在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个神经元。