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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。

　　　　以数字技术赋能政务服务，加强数字政府建设，一直以来都是我国创新政府治理理念和方式的重要举措。从PC端搭建到引入移动互联网、从办公数字化到群众线上办事“一网通办”、从研发跨部门协作系统再到如今对人工智能的广泛应用，政务服务的效能不断提高，政府公共服务水平不断提升，我国数字政府建设正不断加快。深圳率先在政务服务上应用AI “数智员工”，这一举措不仅是人工智能技术在政府服务中的又一次重要实践，也标志着政务服务智能化迈出了关键一步，政府工作效率将得到大幅提升，人民群众办事的便利度和获得感也将再上一个台阶。