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业余体育、娱乐和体育训练事故夺去一名士兵的生命
PLR 旨在用作领导者讨论影响士兵安全和战备状态的危险和趋势的参与工具。这起事故仍在调查中。PLR 仅包含基本信息，但提供了足够的背景信息，使领导者有机会在士兵层面传达风险。有关这起事故和其他陆军事故的更多详细信息，请访问美国陆军战斗准备中心网站 https://safety.army.mil/lessonslearned。
PMV-2 事故导致一名士兵丧生 - 陆军安全
2024 年 6 月 9 日，当地时间 01:10，一名 29 岁的中士在德克萨斯州基林的一次 PMV-2 事故中丧生，当时他被分配到德克萨斯州卡瓦佐斯堡。这名士兵正从一家台球厅骑车回家，在十字路口被一辆车撞倒。基林警察局 (KPD) 做出了反应，将他送往当地急诊室，在那里他被宣布死亡。这名士兵没有穿着个人防护装备，没有登记为摩托车骑手，也没有接受过摩托车安全培训的记录。目前尚不清楚超速和酒精是否与事故有关。单位/安全联络点正在等待 KPD 发布最终报告。
自动运転车による事故とその责任
31 CNBC，“ Uber停止了行人首次死亡后的自动驾驶汽车测试”，3月。19，2018。32 Quartz，“ Uber在其汽车杀死了行人后两个月在亚利桑那州关闭了自动驾驶测试”，2018年5月23日。33 CBS新闻：“ Uber在加利福尼亚失去自动驾驶测试许可证”，3月。2018年2月28日。
P23 - 多米诺骨牌事故数值威胁评估的临时和基于计算机的模型
名称 σ（平均值） Tank1_Operational : 1 0 泄漏：2 0 Ignition_Source : 3 0 Tank1_Fire : 4 0 Heat_Generation : 5 0.079466567 Heat_Radiation1-2_1-3 : 6 5.12735E-18 Q2_Threshold : 7 0.033631666 Tank2_Fire : 8 0.460042475 Tank2_Operational : 9 0.460042475 Tank3_Fire : 10 0.45104425 Tank3_Operational : 11 0.45104425 Heat_Generation12/3-4 : 12 0.074827471 Heat_Radiation12/3-4 : 13 6.96572E-18 Q4_Threshold : 14 0.120061932 Tank4_Fire: 15 0.136768345 Tank4_Operational: 16 0.136768345
使用Arduino开发车辆盲点传感器以避免停车事故
摘要 - 背景：随着道路上的汽车数量的增加，与停车有关的事件已引起了人们的关注。盲区，或驾驶员不可见的汽车周围地区，在这些事件中起着重要作用。用技术解决这些盲点可能会大大提高交通安全。目标：使用Arduino微控制器，本研究试图创建低成本，可靠的盲点监测系统。认识到相邻的障碍旨在帮助驾驶员停车，并减少与停车有关的事故的可能性。方法：方法论：文章包括使用Arduino Nano作为主要CPU创建CAR盲点检测系统。该系统将超声传感器与红外传感器结合在一起，以提高精度。该方法使用基于阈值的逻辑进行对象识别，从而大大降低了误报。这些传感器的数据通过蓝牙模块传输，允许实时监视。结果：在多个停车环境中进行了广泛的测试之后，盲点检测系统显示出一致可靠的识别和警告相邻障碍。很明显，它可以显着改善交通和停车安全。结论：建议的基于Arduino的盲点传感器系统具有成本效益，可定制且有效地改善停车安全性。结合当前的汽车技术，它有望提高驾驶安全性，并为DIY爱好者提供了进一步发展的平台。
基于Arduino的车辆事故警报系统的设计与开发
摘要是对谁（世界卫生组织）的调查和见解所表明的，每年有50％以上的人因街头交通伤口而丧生，其中大多数人是由于头部受伤而造成的。发生事故时，救助该人会延迟，因此拟议的研究工作旨在通过构建自动化系统来处理此主题，以便在事故发生后立即提醒家人。从这个角度来看，提出的模型集成了Arduino uno R3微控制器，GPS GY6MV2受益人和GSM模块SIM900A。此外，GPS GY6MV2被起诉以获得事故区域的范围和经度。GSM模块SIM900A用于发送SMS并启发个人有关事故类型的启发，并使用Google Maps提供事故位置。ADXL335 MEMS加速度计传感器捕获车辆的X和Y坐标。此外，16x2 LCD用于显示事故场所的消息，范围和经度。不断增加的道路事故及其毁灭性后果需要开发车辆先进的安全系统。此摘要引入了创新解决方案。采用GPS技术，GSM模块和距离传感器来增强道路安全性的基于Arduino的车祸警报系统。该系统旨在实时检测和响应潜在的车辆事故。它包括三个主要组件：GPS模块，一个GSM模块和距离传感器。GPS模块提供精确的位置数据，使系统可以连续跟踪车辆的位置。距离传感器用于监视附近车辆或障碍物的接近。
无人机演习——如何预防无人机事故
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使用Mobilenet转移学习模型和Shap XAI技术改善交通事故严重性预测
交通事故仍然是死亡，伤害和高速公路严重中断的主要原因。理解这些事件的促成因素对于提高道路网络安全性至关重要。最近的研究表明，预性建模在洞悉导致事故的因素方面具有效用。但是，缺乏重点放在解释复杂的机器学习和深度学习模型的内部工作以及各种特征影响事故词典模型的方式。因此，这些模型可能被视为黑匣子，而利益相关者可能不会完全信任他们的发现。这项研究的主要目的是使用各种转移学习技术创建预测模型，并使用Shapley值对最有影响力的因素提供见解。预测合格中伤害的严重程度，多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），残留网络（RESNET），EfficityNetB4，InceptionV3，InceptionV3，极端的Incep-Tion（Xpection）（Xpection）（Xpection）和Mobilenet和Mobilenet。在模型中，MobileNet显示出最高的结果，精度为98.17％。此外，通过了解不同的特征如何影响事故预测模型，研究人员可以更深入地了解导致事故的造成的范围，并制定更有效的干预措施以防止发生事故。
业余体育、娱乐和体育训练事故夺去一名士兵的生命
2024 年 3 月 30 日，当地时间 17:00，一名 25 岁的中士在路易斯安那州约翰逊堡的设施内因一次非值班体育、娱乐和体能训练事故而死亡。这名士兵正在士气、福利和娱乐游泳池游泳，救生员发现他躺在水底。救生员立即采取行动救出这名士兵并采取救生措施。这名士兵被送往当地医院，并于 18:25 宣布死亡。目前尚不清楚酒精是否是导致死亡的原因。