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非正式小巴出租车驾驶的机器学习分析
摘要。本文介绍了非正式小巴出租车中驾驶行为的机器学习分析，重点是受控和不受控制的环境。非正式的小巴出租车在城市运输中起着至关重要的作用，尤其是在发展中国家，但它们的驾驶方式和安全含义仍然不足。我们利用探索性因素分析来分析来自小巴出租车乘客携带的智能手机GP收集的数据，从而确定关键的驾驶行为和模式。我们的研究强调了在受控环境和不受控制的环境之间的驾驶方式中，对安全性和e ffi效率的见解。这些发现为政策制定者，运输计划者和技术开发人员提供了宝贵的信息，旨在提高非正式运输部门的城市流动性和安全性。
出租车司机事件金泽京吾大司......
我们感谢 Daisuke Adachi、Fernando Aragon、Krishna Pendakur、Kevin Schnepel、Kensuke Teshima、Shintaro Yamaguchi、Hongliang Zhang 以及 AASLE、一桥大学、莫纳什大学、NBER 日本项目会议、日本大学、大阪大学和西蒙弗雷泽大学的研讨会参与者提供的出色评论和建议。本文中使用的数据由开发 AI 应用程序的一家匿名科技公司提供。我们没有得到该公司的资金支持或任何其他利益冲突。这项研究由日本科学技术振兴机构 (JPMJRX18H3) 资助。金泽：kanazawa-kyogo@g.ecc.u-tokyo.ac.jp，川口：kawaguchi@eu-tokyo.ac.jp，重冈：hitoshi_shigeoka@sfu.ca，渡边：yasutora.watanabe@gmail.com 本文表达的观点为作者的观点，不一定反映美国国家经济研究局的观点。
出租车司机体检表 2024 年 10 月
申请人填写完整本页 - 申请人负责支付此报告的医师费用。执照机构不承担任何支付责任。如果您对自己的身体状况有疑问，请在检查前咨询您的全科医生或写信给 DVLA 的驾驶员医疗部门。
先进的空气流动性：航空出租车，无人机和您
AAM将以几种方式使公众受益。乘客可以在城市和农村地区之间更容易地旅行，可以按需提供包裹，并且无人机可以辅助紧急响应，例如消防运营或运输医疗用品。NASA的目标是使这些新服务负担得起和可持续。
5年可访问性计划出租车和豪华轿车委员会
自2019年以来，TLC规则需要在租赁车辆（FHV）行业中可访问轮椅的服务，其中包括从基于社区的小型汽车服务到基于申请的派遣提供商Uber和Lyft的公司。每个乘客都可以从其本地汽车服务，基于申请的公司或任何其他FHV公司的车椅上要求使用轮椅的车辆，其成本和服务与不可接近的车辆的旅行相当。FHV公司必须派遣年度旅行时间的最低百分比，或者必须与经过批准的可访问的车辆调度员一起工作，以在某些等待时间内提供可及轮椅的可访问旅行。截至2023年12月，FHV车队中有近6,000辆轮椅可到达车辆，预计FHV WAVS的数量将继续增加。在2023年日历年中，乘客要求有超过470,000个FHV访问。
出租车和街头叫车标志改进基金报告......
提交于 2024 年 5 月 7 日。背景 2014 年，出租车和豪华轿车委员会 (TLC) 通过了创建出租车改进基金 (TIF) 和街头叫车服务改进基金 (SHLIF) 的规则。这些基金是该机构增加无障碍出租车数量的总体战略的一部分。该机构的目标是让 50% 的黄色出租车车队实现无障碍，让超过 20% 的绿色街头叫车服务 (SHL) 车队实现无障碍。这些基金通过对每次黄色和绿色出租车行程征收 1 美元的附加费来筹集。收款从 2015 年 1 月 1 日开始，TLC 开始对乘客在所有出租车行程中支付的 30 美分附加费进行评估。该附加费于 2022 年 12 月增加到每次出租车行程 1 美元，以保证该计划得到适当的资助。 2023 年 3 月，代扣和汇出 TIF 和 SHLIF 附加费的流程已转移到技术服务提供商 (TSP) 和电子叫车公司。这些资金以前由牌照所有者、牌照代理人和 SHL 许可证所有者收取，并每月汇给 TLC。TSP 和电子叫车公司有 60 天的时间将收取的资金汇给 TLC。表 1 分别描述了截至 2023 年 7 月 31 日的 TIF 和 SHLIF 收款情况。表 1：出租车改进基金 (TIF) 和街头叫车改进基金 (SHLIF) 收款 1
使用 Flutter 开发出租车预订和租赁的移动应用程序
摘要 - 该项目涉及创建出租车预订应用程序并检查车辆的可用性。出租车预订应用程序为配备智能手机的人提供可靠的出租车预订服务。出租车应用程序充当出租车运营商和预订出租车的用户之间的桥梁。此类应用程序将出租车运营商/出租车所有者和客户聚集在一起。要使用出租车预订服务，消费者必须使用登录 ID/电话号码和密码连接到应用程序。使用该应用程序可以在支持人员（包括管理员）和客户之间建立关系。管理员关注客户满意度，并通过获取诸如他们的行程日期和时间、出发地、接送点、目的地等信息为他们提供预订出租车的服务，从而为客户提供行程的估计票价。管理员还负责监控用户和司机的应用程序的平稳功能。应用程序的管理员拥有广泛的权限来监控和分配驱动力。对于此应用程序，我们将跟踪一些型号名称、注册号、可用的出租车、每日租金、每个出租车司机的个人资料（出于安全原因）以及相应需要存入的金额。使用 Flutter SDK 的出租车预订和租赁应用程序是一个项目，其目的是开发一个具有改进用户界面的出租车预订和租赁应用程序，并缓解用户在使用此类应用程序时遇到的困难。
修订的纽约市出租车和豪华轿车委员会的大量租用车辆最低工资标准
要分析提供HV-FHV服务的运营车辆的成本，了解HV车队的特征很重要。TLC保留了注册以提供FHV服务的所有车辆的列表，该服务包括传统的涂装汽车和豪华轿车服务以及HV-FHV服务。FHV列表包括有关车辆识别编号（VIN），TLC板号的信息，如果车辆配备了WAV和所有权数据。板号与包含HV-FHV Trip信息的文件匹配，以识别列表中用于HV-FHV Trips的FHV，直到2024年7月15日。VIN用于确定燃料类型，制造，型号，年和车身类别。还根据每辆车在2024年1月的六个月内执行的HV-FHV旅行的平均每月数量编制了数据。
与转录组整合的代谢组揭示了出租车Mairei Arils
当前对多种病症患者的治疗是次优的，其单疾病方法或治疗指南的适应方法是由于其复杂性而导致依从性不佳。尽管这导致要求采取更多整体和个性化的处方方法，但朝着这些目标的进步仍然很慢。随着机器学习（ML）方法的快速发展，现在也存在有前途的方法，以加速多种多发性精确医学的进步。其中包括分析疾病合并症网络，使用从不同医学领域整合知识的知识图，以及应用网络分析和图形ML。多种疾病网络已用于改善疾病诊断，治疗建议和患者预后。通过多种关系类型连接的不同医学实体结合的知识图可以整合来自不同来源的数据，从而允许复杂的交互并创建连续的信息流。然后，网络分析和图形ML可以提取网络的拓扑和结构，并揭示隐藏的特性，包括疾病表型，网络中心和途径；预测重新利用的药物；并确定安全，更全面的治疗方法。在本文中，我们描述了创建双分和单分歧疾病和患者网络的基本概念，并回顾了知识图，图形算法，图形嵌入方法和图形ML的使用。具体而言，我们提供了图理论在研究多发症，从图形中提取知识的方法的应用概述，以及疾病网络在确定多种疾病的结构和途径中应用的示例，识别疾病表型，识别健康状况，预测健康状况以及选择安全有效的治疗方法。在当今以ML为注重ML的现代数据中，这种基于网络的技术很可能处于开发强大的临床决策支持工具的最前沿，用于治疗多发性多种疾病的老年患者。