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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。

沿着羊楼洞的古街行走，青石铺设的道路上，当年运茶的车辙深槽依旧可见。古镇的繁华离不开四通八达的古桥形成的水陆交通网络，陆路聚集周边茶叶原料和人才劳力，由水路可达汉口，转运出口至俄国，正是万里茶道的源头之一。

　　　　微型飞行器小体积、轻质量、高机动，能够在狭小空间执行拍照、探测和运输等特种任务，在国民经济领域拥有广泛应用前景。然而，此类飞行器普遍存在飞行时间短的痛点问题，尤其当重量小于10克时，其飞行时间一般不超过10分钟。这是因为目前微型飞行器的发动机驱动部件一般采用传统的电磁电机，而电磁电机在微型化后转速高、发热大，能量转化效率急剧下降，甚至降到10%以下。微型电磁电机效率下降后，如果采用供电方便的自然太阳光作为能量来源，受限于太阳能电池的面积，很难满足飞行需求。