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分布式太阳能光伏发电在高速公路领域的应用
摘要。自然资源是国民经济和社会发展最关键的物质基础，是提高国家生存力的关键保障。随着国民经济的发展和社会的进步，人们对资源重要性的认识也日益增强，资源问题开始成为世界各国政府共同关注的重要议题。在煤炭、天然气等不可再生资源告急，能源短缺逐渐成为危及全球经济发展的问题之时，越来越多的国家开始积极实施“阳光计划”，即开发利用阳光资源，为经济社会发展寻找新动力。太阳能资源是一种非常重要的资源，它取之不尽、用之不竭、无污染，而且价格相对低廉，可以随意利用。大力开发利用太阳能是解决资源短缺、实现经济可持续发展最有效的途径。因此在高速公路领域应用推广分布式光伏发电系统建设十分必要。
供应链管理在公路建设项目中的应用综述
由于其线性和动态特性，公路建设项目对于国家的发展至关重要，需要仔细规划、调度和资源管理。由于对材料和设备的需求会随着项目的进展而变化，因此必须有效地分析这些资源以减少延误。工厂的易腐混合物必须按时交付，以避免浪费现场资源。项目的成功取决于及时和适当的物资和机械分配。在国际建筑行业，延误管理仍然是一个重大问题。根据公路运输和公路部 (2020-2021) 的数据，印度正在对道路基础设施进行大量投资，拥有世界第二大公路网。道路建设速度从 2014-15 年的每天 12 公里增加到 2018-19 年的每天 30 公里，2016 年至 2021 年期间，基础设施行业占印度 GDP 的近 4%。到 2022 年底，目标是每天 40 公里，这些进步凸显了资源管理和规划的重要性。在高速公路建设项目中，使用来自施工现场的实时数据可以大大改善调度和规划程序，帮助解决问题并提高生产力。
2022-2027 年 UHP 最终战略计划 - 犹他州公路巡逻队
刑事拦截——透过最初的违法行为识别犯罪行为指标。酒驾执法——通过对损伤指标、SFST 管理和证据记录的培训提高熟练程度。调查——通过课堂和实践培训提高事故和刑事调查能力。利用所有可用的部门资源进一步开展积极调查。将每次交通拦截视为收集、记录和分享有价值信息的机会。继续教育和培训——追求高等教育以提高沟通技巧，促进独立决策和解决问题，并培养在 21 世纪警务环境中取得成功和发展所必需的领导能力。基准——通过教授执法的核心职能，培养强大、自信和称职的警员。该部门将通过提供高级培训、领导力课程和职业发展机会来巩固核心能力。警员将达到基准培训标准。
FHWA-HRT-22-016：公路路面和结构混凝土的机器学习和火山灰
r. Ley 进行了第二次演讲，内容与他的 EAR 计划项目有关。这次演讲重点介绍了他的团队迄今为止研究的材料和物理测试结果。他还强调了合作大学计划进行的一些额外特性分析工作和耐久性测试。Ley 博士创建了一个初步的粉煤灰性能计算器，研究人员可以在其中输入有关材料主要化学成分的数据，并通过与其他反应性结果的比较来推断混凝土的潜在强度。（1）该网站使用机器学习算法来预测强度和扩散系数。该算法不会给出精确的预测，而是预测性能是高于、低于还是与仅含波特兰水泥的混合物相同。粉煤灰性能计算器的图像如图 4 所示。
公路维护手册 (HMM) 05-01-43 卡车安装减震器
额定为 (NCHRP 350/MASH 2009/MASH 2016 - 测试等级 2) 的 TMA 可用于正常限速为 45 英里/小时或更低的非高速公路道路。测试等级 2 的 TMA 不得用于所有高速公路和快速公路以及限速为 45 英里/小时或更高的施工区。在高速公路、非高速公路道路以及限速为 45 英里/小时或更高的施工区使用额定为 (NCHRP 350/MASH 2009/MASH 2016 - 测试等级 3) 的 TMA。测试等级 3 的 TMA 可用于所有道路和施工区，无论限速如何。在 TMA 表面装饰高强度反光交替黄黑条纹，以便来往车辆可见，从衰减器中心向两个方向向下倾斜。参见图示的 MUTCD 物体标记 OM3-C。
2024年中年度会议高速公路能力和服务质量（ACP40）
TRB常设委员会关于高速公路能力和服务质量（ACP40）和交通模拟（ACP80）的中年会议将于2024年8月6日至8日在北卡罗来纳州罗利举行。1主持人是北卡罗来纳州立大学。共同主持人是NCSite（运输工程师研究所的北卡罗莱纳州分会，https://ncsite.org）及其Carolinas（https://itscarolinas.org）。会议的目的是使用《公路容量手册》（HCM）和仿真找到交通分析和建模的协同基础。与会者将帮助委员会确定当时的HCM和模拟方法，工具和研究的方法，可以更紧密地连接和集成，以解决实际应用，以解决当今的运输问题，并为我们准备明天的挑战做好准备。
州长推荐的 2024 年公路计划概述了 6-...
• 维护现有道路和桥梁； • 实施建设项目以升级我们的交通系统，包括州长的三个优先项目——北肯塔基州的布伦特·斯彭斯配套桥、西肯塔基州的 I-69 俄亥俄河大桥和东肯塔基州的山地公园大道扩建项目；以及 • 履行过去的桥梁和道路承诺并推进正在进行的项目。“该计划融合了数据驱动的建议和我们关爱人民的价值观，通过确保道路和桥梁对肯塔基州家庭安全，”贝希尔州长说。“它还包括资金以推进期待已久的、支持强劲经济的变革性项目，例如四车道山地公园大道、建造不收费的布伦特·斯彭斯配套桥和建造新的 I-69 大桥。”
通过模型预测控制的高速公路坡道计量的增强学习
摘要 - 在对有效的城市和高速公路运输系统需求越来越紧迫的背景下，这项工作探讨了通过使用创新方法来嵌入坡道Metering Control的问题，以嵌入强化强化学习（RL）在模型预测控制中（MPC）框架（MPC）框架中，通过使用创新方法来增强交通流量的协同作用。通过制定代表交通状况，控制措施的可变性以及对排队最大车辆数量的限制的合适阶段成本功能，将控制问题作为RL任务提出为RL任务。基于MPC的RL方法利用MPC最佳问题作为RL算法的函数近似，但提议学习有效地控制坡度并满足其约束，尽管系统模型中的不确定性和可变需求。模拟是在基准小规模高速公路网络上进行的，以将所提出的方法与其他最新控制方法进行比较。结果表明，从具有不精确模型并且调整不当的MPC控制器开始，所提出的方法学能够有效地学习改善控制政策，从而减少网络中的拥塞并满足约束，从而产生优于其他控制器的改进性能。
高速公路：使用RL信息模型
摘要 - 自主驾驶是一项复杂的任务，需要高级决策和控制算法。了解自动驾驶汽车决定背后的基本原理对于确保其在高速公路驾驶中安全有效的操作至关重要。这项研究提出了一种新颖的方法，即Highwayllm，它利用了大语言模型（LLMS）的推理能力，以预测Ego-Vehicle导航的未来路点。我们的方法还利用预先训练的强化学习（RL）模型作为高级计划者，对适当的元级行动做出决定。Highwayllm结合了RL模型的输出和当前状态信息，以对下一个状态进行安全，无碰撞和可解释的预测，从而为自我车辆构建轨迹。随后，基于PID的控制器将车辆引导到LLM代理预测的航路点。LLM与RL和PID的集成增强了决策过程，并为高速公路自动驾驶提供了解释性。