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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。

　　　　面对激烈的竞争和销量下滑的双重压力，奥迪需要燃油车来稳固市场地位，而非让成熟的燃油车型为销量不佳的电动汽车“背书”。再加上，在电动化转型的关键期，奥迪需要保持品牌认知的连续性。信息过载的时代，简单直接的命名方式更容易被消费者记住和传播。传统命名方式能够唤起消费者的品牌记忆，强化奥迪在豪华车市场的地位。