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基于性别的人群分类和计数...
摘要 - 。基于性别的人群计数是一个复杂而重要的研究领域，因此吸引了更广泛的研究社区，该社区在安全监视，敬拜场所，酒店等领域中具有显着应用。这对于有效地理解人口统计学，公共安全和城市规划至关重要。这项研究结合了一种先进的深度学习算法Yolov8，以其对象检测的高精度和效率而闻名。考虑了各种人口统计学因素，例如种族多样性和服装差异，以在性别分类中具有稳健性和可靠性。开发方法的主要目的是改善人群的分析方式，旨在改善城市管理中的决策过程，从而增强事件计划中的recourses分配。所提出的方法为实用场景的更高级人群分析技术铺平了道路。
比奇飞机爱好者的模拟人生 - FlyThisSim
最大的问题是，您是否需要 CFI/I 随身携带来记录此事？是的。FAR 61.56(g)(4) 告诉我们： (4) 一个人可以使用在飞行模拟器、飞行训练设备或航空训练设备上的时间来获取仪表航空经验，以获得飞行员证书、等级或仪表新近经验，前提是授权教员在场观察该时间并签署此人的日志或培训记录以验证培训课程的时间和内容。美国联邦航空管理局 (FAA) 发布了两份政策信函，支持要求获得 FAA 认证的仪表地面或飞行教练在场，以便记录飞行模拟器或航空训练设备的时间，以满足 IFR 货币或经验要求：2010 年 8 月 6 日（参见 https:// www.bonanza.org/images/pdf/simcfirequiredloi1.pdf ）和 2014 年 10 月 10 日（https://www.bonanza.org/images/pdf/simcfirequiredloi2.pdf ）。Redbird 不同意 FAA 的解释，并引用了与 FAA 飞行标准安全检查员的电子邮件交流（发布于 www.kingschools.com/flight-simulators/redbird/docs/ approved-instrument-recency-experience-without-a-
从人群中脱颖而出 - The Open Group
ArchiMate、DirecNet、Making Standards Work、Open O 徽标、Open O 和 Check Certification 徽标、Platform 3.0、The Open Group、TOGAF、UNIX、UNIXWARE 和 Open Brand X 徽标是注册商标，无边界信息流、诚信构建放心购买、商业航空参考架构、通过保证实现可靠性、数字从业者知识体系、DPBoK、EMMM、FACE、FACE 徽标、FHIM Profile Builder、FHIM 徽标、FPB、未来机载能力环境、IT4IT、IT4IT 徽标、O-AA、O-DEF、O-HERA、O-PAS、开放敏捷架构、Open FAIR、开放足迹、开放过程自动化、开放地下数据宇宙、开放可信技术提供商、OSDU、传感器集成简化、SOSA 和 SOSA 徽标是 The Open Group 的商标。
使用机器的人群管理和工作监控
印度铁路是世界上最大的铁路网络之一，每天迎合数百万乘客。确保这大量乘客的安全和保障，同时也保持有效的操作是一项艰巨的任务。传统的手动监视和监视方法具有局限性，包括人为错误和无法实时处理大量数据。为了应对这些挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合提供了有前途的解决方案。该项目提议开发AI驱动的系统，用于分析印度铁路的现有闭路电视（CCTV）录像，以增强人群管理，预防犯罪和工作监控。系统将利用高级AI算法来检测异常行为，跟踪人群的运动并实时确定潜在的安全威胁。通过利用ML功能，系统还将能够预测人群模式并优化资源分配。所提出的系统将包括几个组件。首先，先进的AI算法将用于分析CCTV素材，并检测异常情况，例如可疑行为，废弃的物体或异常人群运动。这些算法将在正常人群行为的大型数据集上进行培训，以最大程度地减少误报。其次，将采用Mlalgorithms根据历史数据，季节性和外部因素（例如天气和事件）来预测人群模式。此信息将用于优化资源分配，以确保安全人员有效，有效地部署。第三，将开发用户界面以向安全人员显示实时数据和见解，从而使他们能够迅速对任何潜在威胁或问题做出响应。
人群管理，干预和控制 - 加利福尼亚邮政
PART 2 Planning and Preparation ........................................................................................5 2.1 Standardized Emergency Management System (SEMS) and Incident Command System (ICS) ................................................................................................5 2.2 Incident/Event Planning ................................................................................................................8 2.3 Crowd Behavior ..............................................................................................................................13 2.4 Mutual Aid & Multi-Agency Coordination ............................................................................16 2.5 Public Agency and Community-Based Resources .............................................................18 2.6 Training for Managing Crowds ......................................................................................................................................................................................... 19
社会物理学知情的人群模拟扩散模型
人群模拟在各种方面都有关键的应用，例如城市规划，建筑设计和传统安排。近年来，物理知识的机器学习方法在人群模拟中实现了最新的性能，但无法全面地对人类运动的异质性和多模式进行建模。在本文中，我们提出了一个名为SPDIFF的社会物理信息扩散模型，以减轻上述差距。SPDIFF同时将人群中人群的互动和历史信息扭转，以扭转扩散过程，从而在子范围内进行了行人运动的分布。受到众所周知的社会物理模型的启发，即社会力量，关于人群的动态，我们签署了人群互动模块，以指导denoings的过程，并通过人群相互作用的等效性属性进一步增强了该模块。为了减轻长期模拟中的误差累积，我们提出了一种用于扩散建模的多帧推出训练算法。在两个现实世界数据集上进行的实验证明了SPDIFF在宏观和Mi-Croscopic评估指标方面的表现。代码和附录可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/spdiff上提供。
利用人工智能预测公交线路的客流
KSRTC（卡纳塔克邦公路运输公司）是印度最大的公共交通公司之一。根据 KSRTC 2020 年 12 月的数据，每天有 129.3 万名乘客出行，40% 的公交车在同月发生过小事故和重大事故，KSRTC 还报告称，每 2 至 4 公里就有 2000 升燃油浪费。利用人工智能进行公交线路客流预测是一项突破性的应用，它利用决策树、ANN、RNN 和 LSTM 模型等人工智能算法和数据分析来预测和管理客流量和公交车容量。通过融合离线数据和机器学习模型，这项技术旨在彻底改变公共交通行业。通过预测分析，人工智能算法可以预测和预测一天中不同时间各个公交车站或特定路线的乘客量。主要目标是通过有效分配资源、调整时刻表和提升乘客体验来优化公交服务。通过预测拥挤程度，交通部门可以实施部署更多公交车、改变路线或调节班次频率等策略，以缓解拥挤并提高整体效率
共享经济物流和人群后勤的文献计量分析
摘要目的 - 本研究旨在回顾有关共享经济物流和人群后勤的文献，以回答以下三个问题：关于共享经济物流的文献如何结构化？共享经济物流和人群物流的主要趋势是什么？未来的研究选择是什么？设计/方法/方法 - 文献计量分析用于评估过去12年中发表的85篇文章；它确定了促成该领域的顶级学术期刊，作者和研究主题。发现 - 共享经济物流和人群后勤文献是围绕几个学科和亮点构建的，即在其主题定义，设计，建模和创新解决方案中，有些人比其他学科更先进。主要趋势是在三个群集左右组织的：群集1是指成本，价格，分销和供应商关系的最佳分配；集群2对应于与业务相关的众包和国际行业实践。集群3包括运输对最后一英里交付，人群运输和环境的影响。研究局限性/含义 - 该研究基于来自同行评审的科学期刊和会议的数据。更广泛的概述可以包括其他数据源，例如书籍，书籍章节，工作文件等。独创性/价值 - 未来的研究方向是在从人群后勤到人群智能的演变中讨论的，以及人群后勤的复杂性，例如了解如何将社交人群整合到物流过程中。我们的结果是人群科学和工程概念的一部分，并提供了一些有关人群网络系统问题有关物流领域中人群智能的答案。