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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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　　　　另一方面，或与部分银行的可转债转股问题有关。记者从业内获悉，近年来上市银行热衷发行可转债。通常情况下当正股股价高于转股价时，银行可转债投资者可能会选择通过转股获利了结。若正股价长期低于转股价，则转股积极性可能不高。对于银行而言，银行可转债只有完成转股才能直接补充银行的核心一级资本。