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通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
液态金属快速反应堆的严重事故分析和建模
IAEA规定了标准的应用，并根据其法规的第三条和第VIII.C条的条款，可以提供与和平核活动有关的信息交换，并为此目的作为中介机构。有关核活动安全性的报告是作为安全报告发出的，这些报告提供了可用于支持安全标准的实际例子和详细方法。其他与安全有关的IAEA出版物作为应急准备和响应出版物发行，放射学评估报告，国际核安全小组的Insag报告，技术报告和TECDOCS。IAEA还会发出有关放射学事故，培训手册和实际手册以及其他特殊安全相关出版物的报告。与安全相关的出版物是在IAEA核安全系列中发行的。IAEA核能系列包括信息出版物，以鼓励和协助研究和实际应用核能出于和平目的。它包括有关技术状况和进步的报告和指南，以及经验，良好实践和实践实例，核电循环，放射性废物管理和退役。
Lou Barbe、Cendrine Mony、Benjamin W Abbott。人工智能通过视频游戏意外学习了生态学。《生态学与进化趋势》，2020 年，35 (7)，第 557-560 页。�10.1016/j.tree.2020.04.006�。�hal-02635148�
星际争霸 II 中的经典对抗类型，由 AlphaStar 扮演，由两名玩家在资源有限的特定环境中相互对抗 — 参见“迷你地图”（图 I）。这代表两个个体之间的生态竞争，可以是种内竞争，也可以是种间竞争，这取决于玩家是否选择同一种族。地图显示了整个环境，但玩家的视野仅限于各自单位和建筑物周围较浅的圆形区域。资源是浅蓝色形状，深蓝色和红色形状是双方的建筑物和单位（Protoss 为蓝色，Terran 为红色）。可以通过这个迷你地图监控竞争的进展和结果，它显示了新资源斑块的殖民和开发、环境探索以及通常的生态崩溃。这张地图可用于监控更现实的生态模型。例如，几个玩家可以在更大且完全不可预测的环境中相互竞争，这将使我们能够研究人口和社区规模的生态过程。我们还可以设置场景，在游戏过程中人为地修改环境条件，然后评估对生态系统功能和生物多样性动态的影响。请注意，使用游戏参数可以轻松量化几个生态过程，如特征变化或权衡修改。图 I. 星际争霸 II 标准游戏的迷你地图。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。