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研究人员开发了生成式机器学习模型，利用3200张钨SEM图像训练，生成接近聚变堆条件下钨表面微观结构的合成数据。该模型能够模拟热流暴露引起的裂纹等材料损伤特征，为评估面向等离子体部件材料性能提供数据支持，有望弥补微观结构表征的空白。

加拿大核实验室团队研究了一种高熵合金CrFeMnNi，发现其在高温辐照环境下比不锈钢表现更优。实验表明，该合金在微观结构变化和金属成分分布上具有优势，但还需进一步研究以确认其在核反应堆中的应用潜力。