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纯Python中的轻巧的介质交通模拟器
通常，交通流量模拟器分为两个主要类别：显微镜和宏观。前者专注于详细的单个车辆行为，而后者则侧重于大规模（例如城市规模）交通的集体行为。介观交通模拟器有时分为宏观的交通模拟器是两者的混合物。尽管他们在某种程度上描述了个人车辆行为，但其主要目的是模拟大规模流量的集体行为。中镜模拟器对于建模大规模的交通管理和操作特别有用，例如拥塞定价，乘车共享和自动化的车队管理，这些天数越来越突出。几个显微镜交通模拟器被发表为开源软件，例如Sumo（Lopez等，2018）。据作者所知，介质和宏观模拟器的可用性是有限的。
FF 2022 EVENT20220512 - 横田空军基地
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同步车辆交叉访问的优势
交叉空间是一种公共资源，必须在车辆之间有效地共享，这些轨迹与几条公路车道相互矛盾。交通信号灯控制（TLC）策略的主要目标是通过允许车辆依次允许车辆，同步或同步进行车道之间的交叉点访问。在这项工作中，我们比较了交叉路口的道路网络中五种最先进的TLC方法的性能。其中，三种方法一次从一个道路车道依次使用车辆，一种方法允许车辆从对面的车道相称，最后一种方法使车辆同步车辆从所有非冲突的道路车道通往交叉路口，每道道路车道一辆车道。SUMO仿真结果表明，在网络吞吐量，旅行时间损耗和相关的燃油消耗方面，同步方法在多种情况下的顺序和平行方法的表现优于顺序和平行方法。
静态显示地图 20220519 - 横田空军基地
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来自哺乳动物脑的突触囊泡的快速纯化和代谢组分析
使用自私遗传元件（SGE）抽象的拮抗剂进化可以推动宿主抗性的进化。在这里，我们研究了宿主抑制2微米（2 m）质粒，质质寄生虫，它们与萌芽的酵母菌共同发展。我们开发了SCAMPR（用于测量质粒保留的单细胞测定），以测量活细胞中拷贝数异质性和2 m质粒损失。我们确定了缺乏内源性2 M质粒并可重复抑制有丝分裂质粒稳定性的三种酿酒酵母菌株。着眼于Y9 Ragi菌株，我们确定质粒限制是可遗传的和占主导地位的。使用大量分离分析，我们确定了一个高置信度定量特质基因座（QTL），其单个变体MMS21与增加2 m的不稳定性相关。MMS21编码SMC5/6复合物的SUMO E3连接酶和一个重要组成部分，涉及姐妹染色单体内聚，染色体分离和DNA修复。我们的分析利用自然变异来揭示出一种新颖的手段，萌芽的酵母可以克服非常成功的遗传寄生虫。
实际交通条件下柴油车的燃油经济性和尾气排放
摘要 交通与车辆仿真往往是单独开发的，但车辆性能受交通条件影响很大，在真实道路条件下进行交通与车辆联合仿真可以半真实地反映车辆的性能，并考虑交通条件的影响。本文提出一种将交通与车辆仿真结合起来的方法，分别通过城市交通仿真（SUMO）和GT-Suite软件实现。本文研究了道路等级和车速对燃油经济性和尾气排放的敏感性，分析了真实道路上的车辆燃油消耗和常规尾气排放，量化了交通事故和拥堵对燃油消耗和尾气排放的影响。结果表明，氮氧化物（NO x ）和烟尘排放与燃油消耗率一致，受车辆加速度主导，而道路等级会加剧这种影响。事故造成的燃油损失在0.015-0.023 kg范围内，具体取决于事故的严重程度。与180 辆/小时车流量相比，900 和1800 辆/小时车流量情况下的燃油消耗量分别从1.199 千克增加到1.312 千克和1.559 千克。
总福利计划文件 - 德克萨斯州的HealthSelect
语言翻译为标签线1。西班牙人si usted o alguien a quyen ustedestáayudando tiene preguntas，tiene deCho a obtener ayuda e nodectionun en su su su su su su su su su su su su su su su su sumo sin costo alguno。para hablar儿童unintérpretecomuníquesecon elero del servicio al cliente cack figura en el e e e e e e su su tarjeta de miembro。si usted no es miembro o no posea una tarjeta，llame al 855-710-6984。TTY 711 2。越南人，如果您或您在任何问题上提供帮助的人，您有权免费提供和接收您语言的信息。要与口译员交谈，请致电您的会员卡后面的客户服务号码。如果您不是会员或没有卡，请致电855-710-6984。tty 711
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边缘计算可以使用5G网络满足自动车辆服务的要求？
摘要 - 支撑连接和自动化车辆（CAV）的通信和计算服务的特征是响应时间和可靠性方面的严格要求。满足这些要求对于确保道路安全和交通优化至关重要。在车辆中托管这些服务的概念上简单解决方案增加了成本（主要是由于计算基础架构的安装和维护），并且可能会过多地排出电池电池。可以通过多访问边缘计算（MEC）来解决此类缺点，该计算包括在靠近设备的网络节点中部署计算能力（在这种情况下为车辆），以满足严格的CAV要求。但是，在哪些条件下，MEC可以支持CAV要求和哪些服务。为了阐明这个问题，我们使用众所周知的开源仿真工具，即Omnet ++，SimU5G，静脉，INET和Sumo进行了模拟活动。因此，我们能够为MEC提供CAV的现实检查，并指出MEC中必须安装的计算能力，以支持不同的服务以及单个MEC节点可以支持的车辆数量。我们发现，根据所考虑的服务，此类参数必须有很大差异。这项研究可以作为网络运营商计划未来部署MEC来支持CAV的初步基础。索引项-5G模拟； MEC;连接和自动车辆