摘要。鉴于迅速增长的乘客和交流量,机场寻求可持续的解决方案,以改善乘客的经验和舒适性,同时最大程度地提高他们的利润。用于改善机场服务质量和管理流程的主要技术,包括物联网(IoT)系统,这些系统实现了智能机场和与其他公共基础架构和智能城市公用事业的相互联系的潜力。为了提供智能机场服务,实时延迟数据和预测是关键的信息来源。本文使用机器学习技术在Apache Spark(一个云计算框架)上引入了必不可少的方法,Apache Mllib是一个机器学习库Apache Mllib,以开发和实施可与信息系统完整的空气延迟的预测模型,以便提供最新的分析。实验结果已经用各种算法在分类和回归方面实现,从而体现了所提出的框架的作用。
1. Vats R、Rai R、Kumar M。检测口腔癌:人工智能的潜力。Curr Med Imaging 2022;18:919-23。2. Ilhan B、Guneri P、Wilder-Smith P。人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的贡献。Oral Oncol 2021;116:105-254。3. Chapade A、Chhabra K、Reche A、Madhu P。人工智能在口腔潜在恶性病变诊断中的应用——当务之急。J Pharm Res Int 2021;33:83-90。4. Ilhan B、Lin K、Guneri P、Wilder-Smith P。通过成像和人工智能改善口腔癌治疗结果。J Dent Res 2020;99:241-8。
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政府(NOAA)有权在NOAA国家海洋庇护所内发布离岸的近海权利,以供位于庇护所之外的项目中,只要它们与海洋保护区的目的不兼容。这将确保某些离岸风项目不会脱离将其电力发送到岸上。•在海上风和石油的司法审查中建立均等
准确预测航班延误是建立更高效的航空业务的基础。航空公司的核心业务是客户满意度。我们的预测在所有民航利益相关者的决策过程中都至关重要。恶劣天气、机械原因和飞机延误到达出发地都会导致航班延误和客户不满。利用航班数据和天气数据,我们提出了一个准时到达航班的预测模型。该项目使用机器学习模型,如决策树回归、贝叶斯岭、随机森林回归和梯度提升回归来预测某个航班是否会晚点到达。
哈茨菲尔德-杰克逊亚特兰大国际机场有 7 个停机位和 43 个由机场控制的共用登机口。此外,哈茨菲尔德-杰克逊亚特兰大国际机场的 165 个登机口对航空公司来说是优先使用的,并不完全由机场控制。我们将尽可能地利用停机位。如果停机位不可用,我们将指示共用登机口的用户在最大程度上为想要在登机口下飞机的航空公司提供登机口。如果需要额外的登机口,我们将指示承租航空公司在承租航空公司不使用或不计划使用登机口的时间段内,在最大程度上为想要在登机口下飞机的航空公司提供优先使用登机口和其他设施。
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