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谢纯青解释，自己在临床上如果遇到有误吸风险的病人，一定会指导患者进行该项训练。该训练有一个步骤是需要屏气的，她一般都把听诊器放在患者颈前区去监测患者是否真的屏住气，“这一监测方法在教科书上是没有的，这应该是我操作过程的一个加分项。”
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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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