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航线服务 - 战略规划
路线服务公司拥有庞大且地理分散的员工队伍，他们每天都要面对各种不同的安全隐患。我们 53% 的员工在路线办公室和站场工作，40% 的员工在中央办公室和培训中心工作。一线员工占我们总员工队伍的 7%。通过积极参与 Network Rail 安全社区，我们可以学习和分享最佳实践，让我们的员工更加安全。之前的目标是在 CP6 结束时将 LTIFR 目标降至 0.1 以下，现在将根据国家记分卡衡量标准用死亡加权指数 (FWI) 取代，我们期望所有团队都能始终保持良好的表现。
军事登记路线指南
1.简介 1.1 军事注册途径 (MRR) 是英国武装部队成员获得特许工程师注册的简化流程（此途径适用于没有资格通过映射的武装部队途径申请的武装部队成员。他们至少需要拥有协会会员 (MRAeS) 等级或有资格获得该等级。负责特许工程师注册 (CEng) 的工程委员会已授权该协会处理其申请。该协会旨在在 3 到 4 个月内处理从初步评估到注册的申请。1.2 特许工程师是具有以下特征的专业人士： • 为工程问题制定适当的解决方案 • 通过创新、创造和变革使用新技术或现有技术 • 开发和应用新技术 • 推广先进的设计和设计方法 • 引入新的和更高效的生产技术；营销和建筑理念 • 开创新的工程服务和管理方法 • 从事技术和商业领导工作，以及 • 拥有有效的人际交往技能。• 通过教育和专业发展的结合获得注册资格。• 了解其工作对安全和可持续性的影响，寻求在可行的情况下改进方面 • 致力于专业工程价值观。1.3 工程委员会有三个专业工程师注册名册；工程技术员 (EngTech)、注册工程师 (IEng) 和特许工程师 (CEng)。申请人通常不确定 IEng 和 CEng 之间的区别；附件 I 显示了主要区别。提供单独的 MRR 指南以获得 IEng。1.4 加入协会成为 MRAeS 并获得 CEng 注册的要求不同；附件 II 显示了所需的条件。1.5 如果您希望在提交申请之前与 RAeS 工作人员交谈，请联系
在匈牙利空域引入自由航线（HUFRA，匈牙利自由航线空域）的影响
摘要 —本文介绍了匈牙利航线系统的演变，并概述了成功引入 HUFRA（匈牙利自由航线空域）所采取的步骤。根据目前的数据，引入 HUFRA 大大降低了飞机运营成本、燃料消耗、污染物排放和飞行时间。然而，它对空域容量的影响在很大程度上取决于给定空域的交通同质性水平。鉴于上述情况，HungaroControl 还参与并进行了验证练习，以评估跨境 FAB CE 自由航线空域对交通流量和人员绩效的影响。最后一部分重点关注匈牙利地区，介绍了研究结果，重点关注人员绩效和冲突点。
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
无人驾驶飞机航线规划器的设计与开发...
和拖曳阵列声纳 (TAS) 或尾随阵列声纳。主要区别在于搜索威胁的方式；使用 DpS 时必须执行机动以前进、在某点停止、浸没声纳、进行搜索并在前进之前再次升起声纳，而使用 TAS 时可以从在定义的深度发射声纳的第一刻开始搜索，这意味着连续搜索，见图 3。在该图的左侧可以看到不同的未填充圆盘，USV 必须将 DpS 浸没在这些圆盘中。每个圆圈代表声纳可以实现的探测范围；填充区域代表执行的扫描。另一方面，该图的右侧显示连续的细线，代表 USV 未扩展的轨迹，而填充区域显示已经使用 TAS 声纳进行连续扫描的区域。仅在轨迹的最后一个探索点才能检测到威胁。
东南铁路和肯特铁路网路线
未来一年是英国铁路网公司控制期 7 (CP7) 融资计划的第一年，将面临多重风险和机遇。无论是正式还是非正式的罢工行动都是持续存在的风险，可能会影响罢工日和罢工后几天的绩效。随着司机离职率不断上升，列车乘务员资源的风险也在增加，导致网络上新司机和实习司机的比例更高。车队和基础设施资产正在老化，随之而来的是性能风险。外部造成的延误也持续存在，例如非法侵入以及天气和气候变化的影响。乘客数量的增加可能会增加乘客行为和轻微延误的风险，从而影响系统的弹性。每个挑战都突显出可用于再投资于该行业的当前资金水平，这可能继续阻碍对绩效改进的投资。
绿色物流和路线的智能技术...
https：//www.who.ind/data/data/indicator-stiradic-ratious--xialious-saxicatia-spo-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000-000--
法国道路手册 - DIRCAM
注册 AMDT 31/10/24 LDC 1/2/3/PdT 26/12/24 表垫 1 28/11/24 表垫 2 18/04/24 GEN 1 01/12/22 GEN 2 01/12/22 GEN 3 01/12/22 GEN 4 13/07/23 第 5 代 26/12/24 第 6 代 26/12/24 第 7 代 01/12/22 第 8 代 01/12/22 第 9 代 01/12/22 第 10 代 26/12/24 第 11 代 05/09/24 第 12 代 28/11/24 13 24/08/08 第 14 代05/10/23 GEN 15 08/08/24 GEN 16 11/07/24 GEN 17 28/11/24 GEN 18 08/08/24 FIC 1 02/11/23 FIC 2 18/04/24 A 1 22/02/24 A 2 28/11/24 A 3 28/11/24 A 4 08/08/24 A 5 08/08/24 A 6 28/11/24 A 7 18/04/24 A 8 28/11/24 A 9 28/11/24 A 10 28/11/24 A 11 08/08/24 A 12 11/07/24 A 13 05/09/24 A 14 16/05/24 A 15 08/08/24 A 16 26/12/24 B 1 28/11/24 B 2 28/12/23 B 3 02/11/23 B 4 05/09/24 B 5 28/11/24 B 6 25/01/24 B 7 21/03/24 B 8 13/06/24 B 9 28/11/24 B 10 11/07/24 B 11 03/10/24 B 12 28/11/24 B 13 22/02/24 B 14 28/11/24 B 15 28/11/24 B 16 28/11/24 B 17 11/07/24 B 18 08/08/24
执行摘要 - 供应路线AI
产品供应路线AI是一个物流和供应链优化平台，旨在通过先进的人工智能和数据科学彻底改变供应链的效率。该平台专注于冷藏物流和食品供应链空间内的路线优化。通过使用AI驱动的解决方案，供应路线AI可帮助公司优化旅行推销员问题（TSP），车辆路由问题（VRP）和背包问题，包括所有运输方式，包括空中，公路，海上和铁路。平台为供应链，预测维护，需求预测，冷链监控和可持续性见解提供实时可见性。最初的重点将放在冷藏物流以及食品和农业供应链上。这是一个可腐烂的商品需要优化的路由和有效温度管理以减少浪费并确保及时交付的领域。业务模型供应路线AI将以软件即服务（SaaS）模型运行。根据公司供应链的规模和性质，该软件的定价将为分层。这些竞争对手包括传统的物流软件和较新的AI驱动平台。使用实时GIS数据和预测性见解的使用比大多数竞争对手提供了更深的知名度。市场分析供应路线AI的市场机会在于物流，供应链优化和基于AI的解决方案在冷链物流，食品和农业供应链领域中。-ai：到2030年，该地区预计将达到138亿美元，生长期为37.3％。Revenue will be generated through: -Subscription fees: Based on the number of vehicles, warehouses, and routes managed -Custom consulting services: For larger clients requiring tailored solutions, Supply Route AI will provide data science, optimization services, and AI models -API integration: Charging for real-time data integration with existing ERPs (Enterprise Resource Planning Systems), inventory management, and IoT (Internet of Things) sensors for temperature monitoring竞争供应路线AI将参与非常竞争的景观，它必须与其他公司区分开来。-SAP整合业务计划：供应链管理的传统但高度集成的解决方案（https：//www.sap.com/products/scm/scm/scm/integrated-business-planning.html） - tive：竞争对手：冷链物流领域的竞争对手，为基于IOT的基于IoT的求解服务，以提供IOT的基于IOT的求解解决方案（httpps ementing netrovering forethering netterning forethering netroge foreftering netroge foreftering netroge forey.com a a a a a）。和卡车运输的供应链可见性（https://convoy.com/）-Project 44：一个带有高级可见性和运输跟踪解决方案的实时物流数据平台（https://www.project444.com/）供应路由AI通过整合多个优化问题（TSP，vrp，vrp，knapsact），与型号和食物群体和食物群体和餐厅和餐厅及其冷藏群通过整合了自身来区分本身。更多的公司将投资于自动化，预测分析和基于AI的决策。- 食品和农业供应链：食品物流市场预计目前将从2027年增长到1660亿美元增加到1600亿美元。将越来越关注减少食物浪费并采用基于AI的策略。- 冷存储物流市场：几年前，全球冷链市场的价值为2340亿美元，预计将以17.1％的复合年增长率增长，这是对易腐商品和临时敏感货物的需求驱动的。鉴于这些趋势，通过满足冷链物流部门的需求并利用AI进行路线优化和供应链的可见性来供应路线AI捕获市场份额。