老师夹震蛋上课出白浆-一个校园小事件的连锁反应
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济南市(槐荫区、章丘区、济阳区、平阴县、历下区、历城区、长清区、商河县、莱芜区、天桥区、市中区、钢城区)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
赣州市(会昌县、安远县、兴国县、龙南市、全南县、于都县、瑞金市、章贡区、赣县区、上犹县、宁都县、大余县、南康区、信丰县、定南县、崇义县、石城县、寻乌县)
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孝感市(安陆市、云梦县、孝昌县、应城市、大悟县、汉川市、孝南区)
萍乡市(莲花县、湘东区、安源区、芦溪县、上栗县)
沧州市(肃宁县、孟村回族自治县、任丘市、献县、河间市、海兴县、泊头市、运河区、南皮县、黄骅市、沧县、新华区、吴桥县、盐山县、东光县、青县)
宜昌市(当阳市、点军区、伍家岗区、枝江市、猇亭区、兴山县、宜都市、五峰土家族自治县、秭归县、长阳土家族自治县、夷陵区、远安县、西陵区)
苏州市(太仓市、吴江区、姑苏区、相城区、常熟市、虎丘区、张家港市、吴中区、昆山市)
鞍山市(铁东区、千山区、台安县、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市)
重庆市(南岸区、丰都县、大渡口区、云阳县、奉节县、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、沙坪坝区、武隆区、璧山区、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、江津区、南川区、渝北区、涪陵区、巴南区、垫江县、九龙坡区、潼南区、荣昌区、合川区、城口县、綦江区、巫溪县、大足区、江北区、忠县、开州区、黔江区、石柱土家族自治县、渝中区、铜梁区、万州区、巫山县、梁平区、永川区、北碚区)
凉山彝族自治州(西昌市、会理市、布拖县、美姑县、会东县、甘洛县、德昌县、雷波县、昭觉县、越西县、宁南县、冕宁县、金阳县、喜德县、普格县、木里藏族自治县、盐源县)
景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)
咸阳市(彬州市、泾阳县、乾县、长武县、渭城区、旬邑县、三原县、永寿县、兴平市、杨陵区、礼泉县、淳化县、秦都区、武功县)
深圳市(福田区、坪山区、罗湖区、龙华区、光明区、南山区、龙岗区、宝安区、盐田区)
山南市(浪卡子县、曲松县、乃东区、加查县、洛扎县、琼结县、错那市、扎囊县、隆子县、桑日县、措美县、贡嘎县)
庆阳市(镇原县、正宁县、环县、合水县、庆城县、西峰区、华池县、宁县)
广安市(前锋区、邻水县、华蓥市、广安区、岳池县、武胜县)
驻马店市(汝南县、正阳县、上蔡县、新蔡县、驿城区、西平县、平舆县、确山县、泌阳县、遂平县)
和田地区(和田市、策勒县、和田县、于田县、皮山县、民丰县、墨玉县、洛浦县)
南阳市(卧龙区、西峡县、内乡县、宛城区、淅川县、桐柏县、邓州市、新野县、镇平县、唐河县、南召县、社旗县、方城县)
湛江市(遂溪县、廉江市、赤坎区、吴川市、坡头区、徐闻县、霞山区、麻章区、雷州市)
泸州市(纳溪区、合江县、叙永县、泸县、龙马潭区、江阳区、古蔺县)
荆门市(钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区、东宝区)
澳门特别行政区
盐城市(盐都区、亭湖区、阜宁县、滨海县、大丰区、射阳县、建湖县、响水县、东台市)
长治市(屯留区、长子县、平顺县、襄垣县、沁县、壶关县、潞城区、上党区、黎城县、沁源县、武乡县、潞州区)
湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、长兴县、德清县)
亳州市(利辛县、蒙城县、涡阳县、谯城区)
阿里地区(措勤县、札达县、改则县、日土县、普兰县、革吉县、噶尔县)
西宁市(大通回族土族自治县、湟源县、城东区、城中区、城西区、湟中区、城北区)
阿勒泰地区(富蕴县、福海县、吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、青河县、阿勒泰市)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)
韶关市(乳源瑶族自治县、曲江区、翁源县、始兴县、新丰县、仁化县、南雄市、乐昌市、武江区、浈江区)
吉安市(井冈山市、吉安县、吉州区、遂川县、泰和县、青原区、万安县、永丰县、峡江县、永新县、新干县、安福县、吉水县)
延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、和龙市、龙井市、敦化市、珲春市、汪清县、图们市)
喀什地区(巴楚县、泽普县、疏勒县、英吉沙县、麦盖提县、莎车县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、喀什市、伽师县、岳普湖县)
三门峡市(灵宝市、义马市、陕州区、渑池县、湖滨区、卢氏县)
滁州市(明光市、定远县、天长市、南谯区、全椒县、琅琊区、来安县、凤阳县)
岳阳市(君山区、岳阳楼区、湘阴县、云溪区、平江县、临湘市、华容县、汨罗市、岳阳县)
吉林市(丰满区、龙潭区、永吉县、蛟河市、昌邑区、舒兰市、船营区、桦甸市、磐石市)
烟台市(莱山区、芝罘区、龙口市、牟平区、莱州市、莱阳市、海阳市、蓬莱区、栖霞市、福山区、招远市)
汕头市(澄海区、濠江区、龙湖区、潮阳区、潮南区、南澳县、金平区)
克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)
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合肥市(瑶海区、长丰县、肥东县、肥西县、蜀山区、巢湖市、庐江县、庐阳区、包河区)
白城市(通榆县、洮南市、大安市、洮北区、镇赉县)
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果洛藏族自治州(玛多县、久治县、甘德县、玛沁县、班玛县、达日县)
昌吉回族自治州(呼图壁县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、阜康市、吉木萨尔县、奇台县)
白银市(会宁县、景泰县、靖远县、白银区、平川区)
信阳市(新县、潢川县、浉河区、平桥区、淮滨县、光山县、息县、商城县、固始县、罗山县)
延安市(吴起县、宜川县、宝塔区、安塞区、黄陵县、富县、志丹县、洛川县、延川县、延长县、甘泉县、子长市、黄龙县)
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南平市(延平区、建瓯市、武夷山市、光泽县、邵武市、顺昌县、浦城县、建阳区、政和县、松溪县)
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曲靖市(富源县、麒麟区、沾益区、陆良县、马龙区、宣威市、会泽县、师宗县、罗平县)
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2025年4月21日，第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”在河北廊坊成功开幕。此次会议由中国核学会指导、中国核学会核聚变与等离子体物理分会主办、新奥集团承办。会议吸引了核聚变与人工智能领域的逾200位专家学者和科研精英齐聚一堂，共同探讨AI加速核聚变商业化的有效路径，为全球能源转型出谋划策。
第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”会场在为期三天的会议中，专家们围绕人工智能技术在核聚变领域的应用，包括装置运行控制、工程技术、数据分析等关键环节的赋能潜力展开深度研讨。
新奥氢硼聚变重大突破 鼓舞聚变科研
就在本次会议开幕前的4月16日，新奥集团能源研究院的球形环氢硼聚变装置“玄龙-50U”取得重大技术突破，在国际上首次实现氢硼聚变等离子体100万安培放电。
新奥能源研究院院长刘敏胜博士在会议开场致辞中，对新奥商用聚变能源技术路线和“玄龙-50U”实验的最新重大突破进行了深入介绍。他表示：“‘玄龙-50U’兆安电流实验成功解决了电流产生和维持过程中的关键技术难题，让等离子体电流达到1MA，温度达到四千万度。这是全球首次实现兆安级氢硼等离子体放电。该成果验证了氢硼燃料在磁约束条件下实现高参数放电的科学可行性”。
新奥的此项技术突破标志着中国在球形环氢硼聚变研究领域跃入高参数运行的新阶段，跻身国际先进行列，成为聚变商业化进程的重要里程碑。
这次新奥聚变的突破也得到专家们的认可。中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所党委书记李永革在开幕式上也表示：“中国环流三号托卡马克实现双亿度等离子体放电、新奥集团‘玄龙-50U’装置实现国际首次氢硼等离子体100万安培放电等近期重大成果极大鼓舞了聚变科研人员，相信在未来，受控核聚变技术的突破将从根本上解决人类的能源问题”。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”实现兆安级等离子体电流新奥“5+N”方案利用AI加速聚变研究
参加此次会议的专家们普遍认为，人工智能凭借高效处理海量实验数据、精准模拟复杂核聚变反应过程的能力，将大幅缩短研发周期、降低成本，已然成为核聚变商业化的“加速器”。人工智能可革新聚变研发范式，在控制调优、实验设计等方面提升效率，聚变能源也能为人工智能发展提供强大的能源支撑。
新奥近年来在聚变智能的应用探索中成绩优异，借助数智球形环等载体，将聚变装置知识数字化，结合人工智能技术，满足聚变反应堆全生命周期管理需求，有力地推动了球形环氢硼聚变技术研发。
在等离子体破裂预测方面，新奥建立数据库并上线模型，召回率达83.3%，误报率5.3%，可提前30ms进行预测；中性束调优应用机器学习算法，预测打火准确率超90%，2025年，新奥还将扩大参数范围预测并实现自动化、智能化；此外，新奥还开展了诊断集成分析和平衡设计等项目，为聚变领域的发展注入了强大动力。
新奥在2024年制订了3个层次的聚变人工智能实施策略，2025年进一步优化为“5+N”实施方案。“5”是智能控制、聚变智能体、数字孪生等致力于用人工智能解决新奥聚变商业化核心问题的5个方向，“N”是等离子体破裂预测、中性束调优、诊断集成分析等人工智能与聚变技术领域的N个融合应用。同时，新奥根据外部大模型技术的发展趋势，专注“数据-应用”两端，充分利用开源模型资源推动自身发展。
新奥还坚持生态合作路径，与北京大学、南开大学等高校进行战略合作，成立聚变智能联合实验室，开展聚变物理与人工智能学科交叉研究，为行业培养高端后备人才，全力加速聚变技术突破的步伐。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”研发投入数十亿元新奥矢志加速聚变商业化
在会议期间，与会专家们还实地参访了新奥能源研究院的聚变实验室，深入了解新奥在核聚变领域的研发能力。
回溯新奥的聚变研发历程，新奥从2017年开始进入聚变能源研究领域。在技术研发投入方面，新奥已累计投入数十亿元，组建了300余人的国际化、高层次的聚变研发团队，形成坚实的科研力量。其自主设计建造的我国首座中等规模球形环物理实验装置“玄龙-50”，历经4年稳定运行后，于2024年升级为“玄龙-50U”，快速跻身大型磁约束实验平台先进行列。
此次实现100万安培放电突破的“玄龙-50U”装置，在实验中采用高浓度氢硼燃料，成功攻克球形环等离子体电流高效产生的技术难题。这一成果，让新奥在全球核聚变研究领域脱颖而出。对比国际上其他研究机构，美国核聚变能源企业（TAETechnologies）与日本国立聚变科学研究所（NIFS）合作，在2023年虽实现氢硼聚变实验，但未达百万安培级电流，“玄龙-50U”凭借此次突破，成为全球首个实现该成果的装置。目前，新奥正并行推进整体参数国际领先的下一代氢硼热核聚变实验装置“和龙-2”的建设，预计2027年建成。
此次会议的成功举办，为核聚变与人工智能领域科技人员搭建起综合性交流平台，深化了两大领域的技术融合应用，也为学术界与产业界协同发展创造新契机。随着AI与核聚变技术融合不断深入，新奥集团也将持续协同各方共同发力，加速推进聚变能源商业化进程，为全球能源结构转型与可持续发展带来新的希望。
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