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危险货物运输装备与设施的安全性评估与管控

前言

尽管现有的风险评估模型在实践中取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。例如，模型的适用性、准确性和实时性等问题，需要进一步通过实际案例积累和数据优化加以完善。因此，未来的研究需要关注如何提升风险评估模型的精度与可操作性，以更好地服务于危险货物运输的安全管理。

人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习的应用，为危险货物运输中的风险评估提供了新的视角。通过对运输过程中的大规模数据进行学习和训练，AI能够识别出传统方法难以发现的潜在风险。例如，利用图像识别技术对运输车辆进行动态监控，分析其运行状态，提前预测