机译:通过深度学习预测受控聚变等离子体中的破坏性不稳定性
Harvard Univ, Dept Phys, Cambridge, MA 02138 USA|Harvard Univ, Program Evolutionary Dynam, Cambridge, MA 02138 USA|Princeton Plasma Phys Lab, POB 451, Princeton, NJ 08543 USA;
Princeton Univ, Princeton Inst Computat Sci & Engn, Princeton, NJ 08544 USA|Microsoft, One Microsoft Way, Redmond, WA USA;
Princeton Plasma Phys Lab, POB 451, Princeton, NJ 08543 USA|Princeton Univ, Princeton Inst Computat Sci & Engn, Princeton, NJ 08544 USA;
机译:Jorek非线性扩展MHD码和应用于大规模不稳定性及其在磁带融合等离子体中的控制
机译:物理指导的机器学习方法预测聚变等离子体的理想稳定性
机译:基于等离子体层析成像的破坏前兆分析深度学习
机译:预测等离子体不稳定期间迭代式融合装置中组件损坏的综合方法
机译:一种深度学习,模型预测的邻域拥塞预测和控制方法
机译:地面玻璃小结的深度学习和放射学特征的比较和融合以预测CT扫描中I期肺腺癌的侵袭风险
机译:勘误:跨托卡克斯一般中断预测的混合深层学习架构(2021核丝。融合61 026007)