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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。
香港资料大全正版资料使用方法在莱法州卫生部门资助下，一个由科布伦茨大学、科布伦茨应用科技大学和波恩大学医学院科学家组成的团队开发出首个在线抗生素选择模型（OptAB）。该模型完全基于AI数据驱动，适用于考虑副作用的败血症患者。其目标是最大限度提高治疗成功率（以SOFA评分衡量），同时尽可能减少肾脏和肝脏损伤等严重副作用。
