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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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薛健表示，小学阶段，教师通过讲解和演示传授知识，学生主要通过听、讲、观察被动接受知识；进入中学，学生逐渐转向对知识的主动探索，教师需要通过引导和启发激励学生的学习和探究欲望；大学阶段，则要在学生充分的自主学习和独立思考的基础上，为学生提供足够的研学资源与专业指导，帮助其进行更深入、更全面的高质量研究与实践。
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