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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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青瓷传统烧制技艺在龙泉得以传承。烧制龙泉青瓷的传统龙窑，依低丘缓坡而建，窑洞逐级向上，因形如卧龙而得名。数据显示，龙泉境内曾发现龙窑窑址400余处。随着液化石油气窑发展，以柴火为燃料的传统龙窑曾一度销声匿迹。如今，传统龙窑烧制技艺在龙泉逐渐复兴。
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