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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。

近日，黑芝麻智能与东风汽车集团宣布达成进一步合作，东风汽车部分车型搭载了黑芝麻智能武当系列芯片，计划于2025年量产。此外，黑芝麻智能还宣布旗下华山A1000家族芯片获一汽平台定点，将首次搭载于一汽燃油车型，做到“油电全适配”。

　　　　为此，汤楠团队进行了深入的探索。他们首先发现，伴随处于中间态的肺泡干细胞从边缘向中心的分布比例不断升高，肺纤维化也从边缘向中心不断进展。“由于中间态的肺泡干细胞高表达多种促纤维化的基因，这类干细胞很可能通过分泌促纤维化的因子直接参与调控纤维化的发生。”汤楠说。