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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。

过去，我国大型设备检查市场大多被少数厂商占有，定价权牢牢控制在少数厂商中，项目价格中设备折旧费用占比达到30%-50%，这也成为医疗机构高定价的主要原因。近年来，随着更多企业进入这个领域，检查设备整体研发水平进步，市场竞争更为充分，采购价格呈下降趋势，由千万元级下降到百万元级，不仅给医疗机构提供了更多质优价宜的选择，也为检查价格回归合理提供有力支撑。

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