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使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
旨在减少致命和严重道路交通事故的全国警务行动启动
可在线举报酒后/吸毒驾驶者：举报酒后/吸毒驾驶 | 埃文和萨默塞特郡警方或拨打 101。或者，可拨打 0800 555111 向 Crimestoppers 匿名举报，其网站提供有用信息：酒后/吸毒驾驶 | Crimestoppers (crimestoppers-uk.org)。如果有人目前在酒后或吸毒后驾驶，请拨打 999。
安全法医学：从道路交通到
19:00-19:45 头发毒理学分析的法医方面和应用 Margherita Neri 教授 – AUSL 费拉拉省级法医部门主任 – 费拉拉大学 Matilde Proto 博士 – AUSL 费拉拉省级法医部门医学主任。
利用人工智能缓解道路交通拥堵
交通拥堵是世界上最昂贵和最紧迫的问题之一。它会导致时间和生产力损失、空气质量下降以及运营支出增加。虽然基础设施扩建可能有助于缓解这一问题，但成本高昂、破坏性强，并且需要预测未来数年甚至数十年的需求和能力。从积极的一面来看，人工智能的最新进展为通过自主和自学习控制器提高现有基础设施的利用率铺平了道路。近年来，大量研究 [Kockelman 等人，2017 年；Zantalis 等人，2019 年] 致力于将人工智能技术融入智能交通系统。在本文中，我们介绍并讨论了其中与缓解拥堵相关的部分研究。具体来说，我们讨论了人工智能控制器在缓解拥堵方面具有巨大潜力的三种应用。
世界道路交通伤害预防报告
本组织力求通过其出版物支持国家卫生战略，解决世界各地人口最紧迫的公共卫生问题。为了满足各发展阶段会员国的需求，世卫组织出版了针对特定类别卫生工作者的实用手册、手册和培训材料；国际适用的准则和标准；对卫生政策、规划和研究的审查和分析以及为决策者提供技术咨询和建议的最新共识报告。这些书籍与本组织的重点活动密切相关，涵盖疾病预防和控制、基于初级卫生保健的公平卫生系统的发展以及个人和社区的健康促进。为所有人实现更好的健康还需要全球传播和交流信息，借鉴世卫组织所有会员国的知识和经验以及公共卫生和生物医学领域世界领导人的合作。