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知安全：基于知识和数据的人工胰腺系统危害缓解
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
该研究提出了名为KnowSafe的安全引擎，用于预测和减轻控制系统的安全危害。实验结果显示，KnowSafe具有高准确性和低误报率，成功减轻危害的概率为92.8%。
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关键要点
- 该研究提出了KnowSafe安全引擎，用于预测和减轻控制系统的安全危害。
- KnowSafe结合了领域特定的安全约束和上下文特定的缓解措施，利用机器学习技术进行系统轨迹估计和潜在危害推断。
- 实验结果显示KnowSafe在预测系统状态轨迹和潜在危害方面具有高准确性和低误报率。
- KnowSafe在模拟的人工胰腺系统和真实世界的临床试验中成功减轻危害的概率为92.8%。
- 与仅基于规则的方法（50.9%）和数据驱动方法（52.7%）相比，KnowSafe的成功减轻危害概率高出76%。
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