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设计了独特的悬架，保证在每个地板上都有异常无缝的着陆。这样的悬架机制可以熟练地调节电梯的下降，以与停止水平保持一致，从而提供无与伦比的剃须刀平滑着陆体验。这种革命性的特征不仅提高了乘客的整体乘车质量，还可以减少电梯组件上施加的压力，从而有可能提高其寿命。将这项先进技术纳入电梯是迈出的非凡一步，使垂直运输既更有效又豪华。
2024 EOT战略路线图更新
通过添加公共充电器并改善其维护来启用个人流动性； 与处境不利的社区，乘车共享和过境合作伙伴参与指数； 扩大准备就绪的基础设施计划，以支持额外的车队电气化； 试用创新的收费管理技术，以支持客户的非高峰收费； 加强社区弹性工作和车辆电网集成飞行员； 通过包容性合作伙伴关系来支持劳动力发展，以开发用于培训和认证计划的充电器和车辆维护课程。
运动中的权益 - 伦敦
我们经营着伦敦的大部分公共交通工具，包括伦敦地下，伦敦公共汽车，DLR，伦敦地球场，伊丽莎白线，伦敦电车，伦敦河服务，维多利亚教练站，桑坦德自行车和IFS云缆车。我们负责许可和规范伦敦的出租车（黑色出租车），私人租赁服务以及运营拨号乘车，这是一项免费使用服务，为老年人和残疾人伦敦人提供免费旅行。这些服务的质量对于伦敦人的生活质量至关重要。
智能计划/北走廊经济流动性和可及性
确定北走廊运输投资的经济流动性需要了解要开发的运输类型和乘客潜力。对北走廊的乘车量预测是基于2040年的走廊土地使用计划。由此产生的乘客支持LPA。2018年12月6日，TPO管理委员会在收到项目开发与环境（PD＆E）研究初步结果后，批准了“提升的固定固定通道运输系统”为LPA。根据进行的土地使用分析，预计居住在零车家庭中的人将制造北走廊高级乘车场景2040的1/3。高度依赖运输依赖的乘车率，而在所有的走廊家庭中有21％的收入低于贫困水平，重型铁路技术被认为是适当的系统。在审查了BRT和LRT系统时，由于转移的减少，持续提升的系统导致预计的乘客量更高。对首选车辆技术的决定已推迟到2019年秋季检查与重型铁路运输（HRT）相似的车辆技术。2019年9月17日，作为其PD＆E的一部分，FDOT建议将Metrorail系统沿拟议的北走廊扩展，以与现有的绿色和橙色线连接，并连接到Brickell，Brickell Avenue和Brickell Station。新的扩展名每天将吸引大约21,800名车手，远远超过替代技术的新每日骑手，例如Maglev Train（每天8,600）或Monorail（8,200）。此外，智能计划也证明了：PD＆E发现，Metrorail Extension的成本效益量表上的分数要高于每位乘客小时17.42美元，而Monorail和Maglev则在40至45美元之间。具体来说，由于扩展将与现有的Metrorail路线连接/重叠以连接到Brickell，因此拟议的过境计划将获得联邦政府使用新线路的联邦政府交通管理人员，包括在现有站点之间行驶的骑手。使其比新模式具有显着的得分优势，这只会在新建的赛道上获得骑手的信誉。TPO的智能计划表明，由于系统转移，像Metrorail系统一样，从重型铁路（例如Metrorail System）等重铁路的变化会导致乘客量限制为每天22,000，例如MLK站的乘客。
9rx 710，9rx 770，9rx 830拖拉机
借助CommandView™4 Plus Cab，自信地以高速运行，并在粗糙的地面上滑行。首先，使用65度的楼梯设计更轻松地进入舒适的驾驶室。改进的驾驶室悬架为您提供了9系拖拉机1中有史以来最好的乘车体验。驾驶室悬架具有三个自由度，带有孤立的副帧和四个冲击。这将您与拖拉机框架隔离开来，即使在粗糙的地形中，您也可以平稳骑行。另外，您可以轻松地使用ActiveCommand转向（ACS™）将这些拖拉机引导下载。
机器人还是自动班车？城市代表和旅行习惯在法国明天的模式选择中的作用
1我们假设个人不会想到共享机器人的特殊情况（从乘车共享的意义上），因为在启动问卷时，法国的这种形式的流动性（常规合并出租车）并不是很好。2 2014年SAE国际分类（2016年修订）列出了以下自治级别：（L0）手动驾驶； （L1）横向（例如，泳道系统）或纵向（例如高级巡航控制）控制是自动化的，并且驾驶员必须始终注意道路； （L2）自动化的侧面和纵向控制（例如特斯拉），驾驶员必须始终注意道路； （L3）L2 +驱动程序
大阿德莱德区域规划摘要
大阿德莱德是美好生活方式的代名词。综合城市规划支持“就地生活”的愿望，让人们平等地享受繁荣的自然环境以及健康、富足生活所需的便利设施和服务。就地生活意味着将住房、工作和服务设在更近的地方，这样人们就可以在舒适的步行、乘车或公共交通途中满足大部分日常需求。它旨在通过减少长途汽车出行需求和增加身体活动出行来减少碳排放并过渡到净零排放的未来，从而创建互联、便捷、有凝聚力和气候智能的社区。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。