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危险货物面板（DGP）
DGP-WG/22报告和附录号1到2023-2024版的技术说明。下面的文本得到了进一步的修改，将DGP-WG/22，然后由ANC纳入附录中。DGP-WG/22决定仅包括附录中的主动设备的准备，而不是要求所有设备在机舱内携带时受到损坏和无意激活的要求。考虑到小组尚未彻底讨论对州和行业的潜在影响，它考虑了后者。它同意它可以给予未来的考虑。e）便携式电子设备中包含的电池[必须保护不受伤害和无意激活。包含超过电池的设备]： - 对于锂金属电池，锂含量为0.3克；
危险货物面板（DGP）工作组会议（DGP-WG/23），巴西里约热内卢，15至19； 2023年5月19日，议程项目4：管理安全风险
3.4详细信息如下所示。如图3，在正常的LIB中，当环境温度升高到90°C时，有机液体电解质和负电极开始反应，电池温度升高到环境温度以上（启动自动热现象）。如果环境温度在该状态下继续升高，则将发生树脂分离器的崩溃，并将导致平面短路的正极和负电极的短路，并会产生热量。当温度进一步升高时，阴极材料会热分解和释放氧气，从而导致与蒸发电解质的剧烈燃烧反应，从而导致热失落。另一方面，即使全稳态的LIB实验了类似的测试，电池温度仍与环境温度保持相同，因为它不含有机液体电解质和分离器，并且显示出较高的热稳定性。
AI 基本事实是真的吗？危险......
组织决策者需要评估 AI 工具，因为越来越多的人声称此类工具的表现优于人类专家。然而，衡量知识工作的质量具有挑战性，这提出了如何在这种背景下评估 AI 性能的问题。我们通过对美国一家大型医院的实地研究来调查这个问题，观察管理人员如何评估五种不同的基于机器学习 (ML) 的 AI 工具。根据标准 AI 准确性测量，每种工具都报告了高性能，这些测量基于合格专家提供的基本事实标签。然而，在实践中试用这些工具后发现，它们都没有达到预期。在寻找解释时，管理人员开始面对专家在用于训练和验证 ML 模型的基本事实标签中捕获的知识的高度不确定性。在实践中，专家通过利用丰富的专业知识实践来解决这种不确定性，而这些实践并未纳入这些基于 ML 的工具中。发现人工智能的知识和专家的知识之间的脱节使管理人员能够更好地了解每种工具的风险和好处。这项研究表明，当底层知识不确定时，客观地对待 ML 模型中使用的地面真实标签存在危险。我们概述了我们的研究对开发、培训和评估知识工作人工智能的意义。
解散原因和后果：危险混合2风险基因座的遗传解剖以及自身免疫中DM2H NLR的激活
核苷酸结合结构域 - 富含亮氨酸的重复型免疫受体（NLR）通过效应蛋白的细胞内检测来保护植物免受致病性微生物的影响。然而，这是有代价的，因为NLR还可以在与外国等位基因的遗传相互作用中引起有害的自身免疫性。当将独立进化的基因组组合在杂质内或杂交中时，或者是通过诱变或转基因引入外来围栏时，可能会发生这种情况。大多数自身免疫性诱导的NLR都在高度可变的NLR基因簇中编码，没有已知的免疫功能，这些功能被称为自身免疫性风险基因座。NLR是否与在自然病原体抗性中运行的传感器NLR以及在自身免疫性中激活NLR的风险NLR是否有所不同。在这里，我们分析了拟南芥中主要的自身免疫热点的危险混合风险基因座。通过基因编辑和异源表达，我们表明，在三种独立的自身免疫性病例中，单个基因DM2H是自身免疫性诱导的必要且有足够的因素，可用于登录Landsberg Erecta。我们关注的是由EDS1-叶叶溶液蛋白（YFP）NLS融合蛋白引起的自身免疫性，以功能表征DM2H并确定激活免疫受体的EDS1- YFP NLS的特征。我们的数据表明，在这种情况下，在这种情况下，eDS1-YFP NLS的自身免疫性诱导性能的风险NLR的功能与传感器NLR的功能无关，与蛋白质作为免疫调节剂的功能无关。我们建议至少在某些情况下，自身免疫性可能是由外国等位基因与偶然匹配风险NLR的虚假，随机相互作用引起的。