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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。

报告显示，常州音乐节青少年观众比例比演唱会青少年观众高近2个百分点，特别是在常州时代少年团「叁重楼」—「楼非楼」演唱会中，观众年轻化表现更为明显，24岁以下女性已成为绝对观演主力，其中，青少年占比高达22.3%。

　　　　几千吨排水量的核潜艇的重量重心值，牵涉到数万台件的设备、仪器，几十公里长的管道、电缆和上千吨的钢材材料。成千上万的数据，都是用算盘和计算尺，一个一个算出来，加以集成，再不断调整配重，每一次调整，都得从头再来。