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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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中国计量科学研究院环境计量中心主任宋小平介绍，这次获批的合成空气中二氧化碳和甲烷温室气体标准物质，量值的准确度分别为0.05%（相当于1个成年人在30平方米的房间内一次呼吸引起的二氧化碳浓度变化）和0.1%。而且，这两种标准物质在国际计量局组织的多次国际关键比对中均获得了等效度，证明其具有高水平的准确性和稳定性，解决了我国高精度温室气体浓度监测长期溯源至国外的技术瓶颈问题。目前，这两种标准物质已服务于生态环境部开展的碳监测评估试点工作，为我国温室气体监测数据的准确可比与国际等效提供了计量标准。
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