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聚变工程资源库

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基于MAST装置多模态时间序列训练的轻量级Transformer基础模型，可作为等离子体信号预测、迁移学习和多模态时序研究的预训练起点。

面向托卡马克芯部湍流输运计算的神经网络代理模型，用于近似QuaLiKiz输出，快速预测离子与电子热通量、粒子通量及相关不稳定性指标。

面向TGLF准线性湍流输运模拟的神经网络代理模型族，覆盖JET、STEP及多装置参数空间，并提供多种模型格式用于研究和集成建模。

用于估计离子回旋共振加热产生的快离子对ITG湍流临界梯度影响，支持氢与氦-3快离子工况，并可与输运代理模型组合使用。

面向理想剥离-气球模MHD稳定性分析的机器学习代理模型，用于近似MISHKA稳定性计算，并提供DIII-D、JET及跨装置模型权重。

基于MAST托卡马克诊断数据训练的模型检查点集合，用于比较XGBoost、LSTM、Transformer和CNN在传感器缺失与信号异常条件下的预测表现。