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World File Search System交通系统
您的愿景。我们的未来。- 交通战略
我们的交通系统应通过改进乘客信息来更好地连接公共交通方式，以便按时刻表进行连接和整合，使公共交通更加便捷和有吸引力。我们的交通系统应响应客户的偏好，包括努力实现“即到即走”的服务交付。应解决基础设施限制问题，以解锁我们的公共交通系统，特别是在主要换乘站，从而提供增加铁路服务的机会。我们交通系统的持续脱碳对于实现州和国家净零排放目标也至关重要。
对飞机起飞运营限制的考虑
执行摘要 当今的空中交通系统安全地支持着全国各地机场的大量运营，使航空旅行成为美国各地人们商业和休闲活动的常规内容。在大都市地区（称为大都会区），多个机场经常直接竞争航班时刻表和航班频率的客运收入。然而，由于空中交通系统受到需求的压力，航空公司无法满足航空旅客对航班时刻表的期望。由于大都会区的运营能力对整个空中交通系统的容量和延误产生重大影响，因此减少与大都会区运营相关的容量限制和延误被视为提高整个空中交通系统容量的关键组成部分。
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IAC 3/10/21 运输[761] Ch 920, p.1 章节 ...
761-920.5(324A) 附录 FP 公式百分比。公共交通系统从拨款的非自由支配部分中有资格获得的任何州交通援助拨款的百分比。公共交通系统的公式百分比应使用本附录中图示的方法确定。 FY 财政年度。从一年的 7 月 1 日开始到次年 6 月 30 日结束的 12 个月期间。 LDI 当地确定的收入。财政年度内用于运营费用的所有交通系统收入，减去美国交通部提供的联邦运营援助并减去爱荷华州交通部提供的所有特别项目运营支持和公式援助资金。 OpExp 运营费用。与运营、维护和管理交通运营有关的所有符合条件的交通系统费用。 通行乘客。为出行而登上交通工具的人。每次该人登上交通工具前往目的地时，都算作一名乘客。 RevMi 收入英里。公共交通系统营运车辆在营运期间行驶的总里程。不包括往返于仓储设施的里程和其他空载旅客的行驶里程。
可持续航空燃料在航空运输脱碳中的作用
新兴经济体在投资交通系统时，面临着一个艰难的抉择：是继续沿用传统的化石燃料驱动、依赖道路车辆的交通系统发展模式（尽管其环境后果已十分明显），还是开辟一条符合全球可持续发展和气候目标的交通行业新发展道路？虽然构成交通行业传统发展道路的政策、基础设施和技术可能定义明确，且是阻力最小的道路，但依赖道路车辆的交通系统带来的诸多后果（包括社会排斥、交通死亡和伤害、当地空气污染以及导致气候变暖的温室气体排放）表明，继续复制这条发展轨迹的成本太高。
WisDOT 2024-2026 年公平与包容计划
x Ana Aquino-Perez（商业管理司） x Evelyn Bromberg（预算与战略计划司） x Bhavani Dinakaran（商业管理司） x Meredith Eichelberger（州巡警司） x Brett Follett（交通系统发展司） x Daviyon Hartzog（机动车司） x Robert Liddell（州巡警司） x Franklin “Franco” Marcos（交通系统发展司） x Angenette Morningstar（机动车司） x Lisa Lumley（交通系统发展司） x Kathleen Panak（DTSD：商业机会与公平合规办公室） x Mathias Rekowski（总法律顾问办公室） x Justin Rundle（交通投资管理司） x Tanisha Travis（交通投资管理司） x William “Willie” Wogernese（机动车司）
人工智能、物联网和云计算在智能交通中的应用：综述
摘要 智能交通系统已成为提高交通效率、安全性和可持续性的有前途的解决方案。人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和云计算等新兴技术的融合推动了智能交通系统的发展，该系统可以优化交通流量、提高驾驶员安全性并降低交通成本。在本研究中，我们对文献进行了系统回顾，以探索人工智能、物联网和云计算在智能交通系统中的应用。我们的研究结果表明，人工智能可用于自动驾驶汽车、交通管理、预测性维护、驾驶辅助和需求预测。物联网可以实现联网汽车、实时车队管理、智能停车、交通监控和远程诊断。云计算可以促进车云通信、可扩展基础设施、数据分析、移动即服务和预测性维护。这些技术的整合可以形成一个全面的智能交通系统，从而提高交通系统的整体效率。我们的研究为研究人员、从业者和政策制定者提供了关于人工智能、物联网和云计算在智能交通系统中的潜在应用的见解。
人机一体化设计与分析系统...
随着自动化和先进技术被引入交通系统，从下一代航空交通系统（称为 NextGen）到以智能交通系统为代表的先进地面交通系统，再到为太空探索而设计的未来系统，越来越需要有效地预测未来系统在辅助技术的要求下将如何容易出错。一种以安全和非侵入方式研究辅助技术对人类操作员影响的正式方法是使用人类性能模型 (HPM)。在提出、开发和测试复杂的人机系统设计时，HPM 起着不可或缺的作用。一种称为人机集成设计和分析系统 (MIDAS) 的 HPM 工具是 NASA 艾姆斯研究中心 HPM 软件工具，自 1986 年以来一直用于预测人机系统在各个领域的表现。MIDAS 是一个动态的集成 HPM 和模拟环境，有助于在模拟操作环境中设计、可视化和计算评估复杂的人机系统概念。本文将讨论一系列航空特定应用，包括用于为 NASA 航空安全计划建模人为错误的方法，以及用于评估 NextGen 操作的驾驶舱技术的“假设”分析。本章将最终提出用于评估辅助技术的复杂人机系统设计的预测 HPM 领域的两个挑战：(1) 模型透明度和 (2) 模型验证。
