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智能网联汽车产品安全是消费者关注的焦点，也是智能网联汽车产业持续健康发展的根本保障。据悉，为提升产品安全水平，工业和信息化部自2019年起陆续启动智能网联汽车领域相关强制性国家标准制定工作，并在研制过程中与相关国际法规进行充分协调。
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2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
香港内部最准资料一码研究人员进一步考察了电解液的安全性能。在锂金属软包电池中，当温度升高到140摄氏度左右时，高浓电解液与锂金属剧烈反应并放出大量热量，而分子锚定电解液与锂的相容性得到大幅提升。分子锚定电解液可以将热失控开始的温度提高到209摄氏度以上。
