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布莱恩·布朗是“猎户座”飞船机械系统的负责人，他和团队详细计算了这些系统可能承受的各种极端条件，包括高温和极高的重力加速度等，以确保设计能够承受比预期更高的极限条件。在对航天器进行精细调整的同时，工程师团队也继续对“猎户座”飞船的材料以及太空舱在飞行过程中承受的压力进行详细模拟，深入分析潜在的弱点，这是20世纪60年代的计算工具无法实现的。此外，他们还会用X射线检查焊接点和隔热罩的组成模块，以确保航天器在重返大气层时不会烧毁。和火箭研发团队一样，“猎户座”飞船团队将获得比以往更多的飞行数据，并具备更强的通信能力。
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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。
曾夫人论坛资料中心13013五科技日报北京8月15日电 （记者张佳欣）据15日《科学》杂志报道，包括美国北卡罗来纳州立大学和韩国浦项科技大学在内的国际研究团队，展示了一种在室温下打印金属氧化物薄膜的技术，并利用该技术制造出既坚韧又能在高温下运行的透明柔性电路。
