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　　　　研究结果表明，当两种气味分子释放的间隔仅为60毫秒时，受试者即可分辨出气味序列的异同。当两种气味成分的释放间隔时间延长到100—200毫秒时，受试者会感觉混合物闻起来更像先释放的气味成分。“这表明，在对气味混合物的感知中，先释放的气味成分对于气味整体性的知觉更加重要。”论文第一作者、周雯团队博士后毋愚力说。

在刘航看来，市面上部分家用摄像头在安全设计上存在缺陷，如数据传输加密强度较弱等。一些廉价的杂牌摄像头，由于缺乏安全技术支持，很容易被黑客攻击。厂商要完全修复这些漏洞难度较大，且新的漏洞还可能随着技术发展和应用场景变化不断出现。此外，物联网技术的发展使家用摄像头与各种设备连接，这在一定程度上增加了安全风险。

　　　　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。