XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System危害
附录：2025/26 至 2027/28 年度预防和减少赌博危害战略：提案文件
新西兰的赌博业受《2003 年赌博法》（简称《法案》）和《2020 年赛马业法》（简称《赛马法》）监管，这两部法案均由内政部 (DIA) 管理。附录二提供了有关 DIA 作用的更多信息。该法案有多种目的，将在下文讨论。该法案还包括要求政府制定“综合问题赌博战略”。《赛马法》专注于赛马业，并确立了 TAB NZ 为新西兰赛马和体育的唯一博彩提供商。新西兰四个主要受监管的赌博行业是 Lotto NZ、TAB NZ、赌场和非赌场游戏机。目前有两个主要的赌博活动领域尚未受到立法的约束——在线赌博和游戏融合。政府最近同意通过许可制度来监管在线赌场赌博，该制度旨在最大限度地减少危害、支持税收并为新西兰人提供消费者保护。该制度预计将于 2026 年生效。
起草预防和减少赌博危害的策略...
• 国际学生被视为面临巨大伤害风险的群体，但在减少伤害的优先群体中却代表性不足。一些有生活经验的利益相关者观察到赌博伤害对国际学生的影响。这些利益相关者强调了国际学生与支持网络隔绝、身处异国他乡、容易赌博以及语言障碍等多重影响。一位利益相关者不止一次指出，他们目睹的大量国际学生在赌场输掉数十万美元。
建筑行业对气候危害的韧性 - 出版物
在第六次评估报告中，政府间气候变化（IPCC）的州政府面板表明，被人为引起的气候变化增加了全球极端天气事件的频率和强度。一项2023年的研究估计，在过去二十年中，极端事件的一部分或完全归因于气候变化的每年1430亿美元。13在美国，大规模气候灾难的费用从1980年代的每年218亿美元稳步上升到过去五年的每年1232亿美元。 14在欧洲，在过去40年中，与气候相关的极端造成的经济损失约为一半万亿欧元。 15在非洲，GDP的平均每年平均比由于气候相关的危害低2-5％。 1613在美国，大规模气候灾难的费用从1980年代的每年218亿美元稳步上升到过去五年的每年1232亿美元。14在欧洲，在过去40年中，与气候相关的极端造成的经济损失约为一半万亿欧元。15在非洲，GDP的平均每年平均比由于气候相关的危害低2-5％。16
改变美国的危害，暴露和脆弱性，2020-2070
气候变化重塑了自然资源系统，并导致野火，缺乏和热应激的可能性增加，以及其他不利的结果，这些结果定义了美国广泛地区的潜在危害。我们评估了50年的资源危害预测和人口的多个季度预测，从USDA森林服务2020资源计划法案评估评估，以根据危害暴露和社会脆弱性标准确定关注领域，并评估对气候适应和风险缓解风险计划的影响。我们将在未来50年内投影危险暴露可能会发生变化，并将这些变化分解为由于气候变化和人口变化所驱动的部分所驱动的部分，这都是结果。水资源短缺预测几乎没有空间分布的变化，但预期干旱强度的强劲增长。野火预测显示了模式的结构性变化，在美国东南部的野火范围随着人口密度和社会脆弱性较高而伴随着野火范围的出现增长。高温区域从西南部向北部和东部扩展。预测还显示出受两个或多个危害影响的区域的大幅增长，并突出显示危害与高暴露或高脆弱性相对应的地方。对于所有危害类别和场景，至少有80％暴露于高危害的人口是高烟气或高曝光县。我们的结果强调了管理策略在专注于减轻生物物理危害的人与专注于减轻暴露或脆弱性标准的人之间的差异。
机器学习框架，用于提取危害和分析野火响应中趋势（热）
表1：国家野火协调组在航空操作中确定的选定危害。 （Walsh等，2020；国家野火表1：国家野火协调组在航空操作中确定的选定危害。（Walsh等，2020；国家野火
教学和研究中的重组 DNA 和/或传染性生物危害 第 1 页，共 5 页
目的 斯蒂芬 F. 奥斯汀州立大学 (SFA) 的机构生物安全委员会 (IBC) 负责审查涉及生物制剂、毒素或重组 DNA (rDNA) 的拟议研究活动。此审查过程确保所有大学活动均符合美国国立卫生研究院 (NIH)、疾病控制和预防中心 (CDC)、美国农业部 (USDA)、美国卫生与公众服务部 (HHS) 制定的政府法规以及最新的选择代理法规（7 CFR 第 331 部分、9 CFR 第 121 部分和 42 CFR 第 73 部分）（如适用）。IBC 应由 NIH 指南规定的大学教职员工和社区代表组成，并将每月或根据需要召开会议。除了确保遵守联邦机构要求外，IBC 的主要目标是最大限度地降低对教职员工、学生、设施、社区和环境的风险。所有 IBC 程序都应与其他相关 SFA 政策和程序结合遵循。受影响人员 本政策适用于涉及 rDNA 和/或生物危害材料（定义见下文第 III 部分）的所有活动、教学或研究，这些活动包括：
以人为本的人工智能、算法和自动化危害的协作分类法
GAVIN ABERCROMBIE ∗，赫瑞瓦特大学，苏格兰 DJALEL BENBOUZID ∗，大众汽车集团机器学习研究实验室，德国 PAOLO GIUDICI ∗，帕维亚大学和欧洲大学学院，意大利 DELARAM GOLPAYEGANI ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 JULIO HERNANDEZ ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 PIERRE NORO ∗，巴黎政治学院科技与全球事务中心，法国 HARSHVARDHAN PANDIT ∗，都柏林城市大学 ADAPT 中心，爱尔兰 EVA PARASCHOU ∗，塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 CHARLIE POWNALL，AIAAIC，英国 JYOTI PRAJAPATI ∗，印度政府电信部 TEC，印度 MARK A. SAYRE ∗，缅因大学美国法学院 USHNISH SENGUPTA ∗ ，加拿大阿尔戈玛大学 ARTHIT SURIYAWONGKUL ∗ ，爱尔兰都柏林圣三一学院 ADAPT 中心 RUBY THELOT ∗ ，美国纽约大学 SOFIA VEI ∗ ，希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 LAURA WALTERSDORFER ∗ ，奥地利维也纳技术大学
通过生成AI增强自主驾驶安全性分析：自动危害和风险评估的比较研究
摘要 - 自主驾驶技术的出现突显了对全面危害分析和风险评估（HARA）的需求，以确保车辆系统的安全性和可靠性。传统的Hara过程虽然是固有的，但本质上是耗时的，并且会遇到人为错误，因此需要采取变革性的方法来加强安全工程。本文介绍了生成人工智能（AI）的综合应用，作为在自动驾驶安全分析中增强HARA的一种手段。生成的AI以其预测建模和数据生成能力而闻名，可利用HAR的劳动密集型要素自动化，从而加快了该过程并增强了安全分析的彻底性。通过实证研究，该研究将安全专家进行的常规HARA实践与补充生成AI工具的传统习俗进行了对比。基准比较的重点是关键指标，例如分析时间，错误率和风险识别范围。通过采用生成AI，该研究表明了效率的显着上升，这可以通过减少的时间表和扩展的分析覆盖范围来证明。A-Aimaigment流程还提供了增强的头脑风暴支持，刺激创造性的问题解决并识别先前未知的风险因素。这些发现突出了生成AI通过简化工作流程，Mitigat的监督以及扩大危险感知的地平线来改变安全工程范式的潜力。本文主张在安全系统开发的早期阶段将生成性AI整合起来，以识别和解决潜在系统脆弱性。这样做，它提出了一种主动的安全文化，该文化与自主驾驶技术的动态复杂性保持一致。本文通过讨论对未来安全工程实践的影响以及生成AI在建立严格的，容忍故障的自主驾驶系统中的关键作用。
危害识别第 3 部分 – 成分
注意：水可能无法完全扑灭正在燃烧的锂电池，但可以让相邻的电池保持冷却，从而降低火势蔓延的风险。由于燃烧的电池会自行燃烧，因此用水淹没几乎可以控制所有涉及锂电池的火灾。但是，锂电池中的物质会与水发生反应，释放氢气。在封闭的空间中，这可能会导致爆炸性混合物。在封闭的空间中使用窒息剂可以扑灭正在燃烧的锂电池。