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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-21 08:44:09 点击:79977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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“七年前,还是个少年时,我来到这里,追逐自己在顶级联赛打篮球的梦想。我曾以为自己会在这里度过整个职业生涯,也无比渴望为你们带来一座总冠军奖杯。对于一个第一次来到美国的斯洛文尼亚年轻人来说,你们让我在德州找到了家的感觉。”

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