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研究人员通过生物工程手段,将编码破伤风毒素片段的基因替换到Aap的“枝叶”中,并成功在小鼠体内诱发了极高水平的针对破伤风毒素的抗体。接种改进版本表皮葡萄球菌的小鼠在注射致死剂量的破伤风毒素后,存活下来且无症状表现。
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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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