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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。

在广东省湛江市一所小学的教室里，阳光透过窗户洒在孩子们身上，他们目光聚焦于站在讲台前的宣讲员。来自广东海洋大学“讲好南路革命故事”宣讲团的学生们，正将南路革命那段波澜壮阔的历史故事以情景剧的生动形式带到孩子们的眼前。

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