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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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岁末年初，多地已陆续披露2025年一季度地方债发行计划。截至1月6日，已披露的一季度地方债发行计划规模合计达6800亿元，其中新增专项债发行计划2400亿元。业内人士表示，近期的多个政策信号表明，2025年专项债发行规模将扩大、节奏将加快，靠前发力以更好发挥稳投资扩内需的作用，预计一季度将迎来大规模发行。
香港内部精准码在木偶制作上，展曼曼带领团队学习网络教程，不断摸索与创新，使木偶更加灵动。“以前的木偶都是实木雕刻的，比较沉重且面部表情单一。现在我们制作木偶时加入了新的机关设计，能实现眨眼、张嘴、抓握等动作，比如孙悟空可以眼冒金光，转动金箍棒，还能喷烟吐雾。”
