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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。

南京市人民法院公布的2023年度劳动人事争议十大典型案例中，就包括一起涉及平台支付劳动报酬的案件。该案中，外卖骑手孙某认为平台发放的工资与其应得的配送提成存在差额，诉至法院要求返还扣款。法院最终判决，案涉公司及平台并未举证证明部分款项的扣款制度，故应向孙某补足该部分工资差额。

　　　　国地共建具身智能机器人创新中心天工项目人员 魏嘉星：对于人形机器人来说，要做到稳定的感知行走，其实对于它的整个计算能力是有非常高的要求的，要保持50毫秒以内的高频率视觉更新。同时我们会把视觉感知的一些信息和本体信息，在虚拟仿真训练的世界里进行部署。部署好了之后，会有成百上千台机器人结合这种算法进行优化和迭代。我们把效果训练好之后，再部署到真实物理世界的机器人身上，就可以让它具备一个很好的感知行走能力了。