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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-13 13:49:17 点击:97177次

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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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    中国青年报客户端11月26日乌鲁木齐电(中青报·中青网记者杨屾)“我们在新疆受到的欢迎,真是超出我的想象。今天,我来到军营后,可能因为军人一直是我比较羡慕、但却是没有勇气去亲身成为的职业。与其说是我和他们去交流,倒不如说,是我完成了自己的一个心愿。”张雨霏说。

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