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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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探索城市更新可持续模式，还可搭建多方参与平台，成立城市更新联盟等，强化专业技术力量支持。多方参与，有助于协调统筹各类资源，广泛动员社会企业专业力量参与，搭建多方对话平台，促进城市更新工作技术创新和学术交流，探索城市更新的路径方法。城市更新联盟能够链接政府、企业、社会等各方资源，持续推动城市更新项目实施，跟踪反馈需求并有效推动问题解决。城市更新有较强的专业性，需要专业技术力量支撑。上海为了加强城市更新专业技术支撑，建立了责任规划师、责任建筑师、责任评估师“三师”联创工作机制，以推进城市更新高质量发展，值得借鉴。
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