XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcongestion
拥塞和可靠性评估：完整报告
我们还要感谢 Craig Moran 和 Bryan Wiley 在整个审查过程中的卓越领导和坚定承诺，以及跨司法管辖区的 CRR 工作组、悉尼大学商学院运输和物流研究所创始主任 David Hensher 教授和 Pillar Strategy UK 合伙人 Nick Patchett 的巨大贡献。最后，我们要感谢由 Ian Clarke 领导的德勤团队的工作，其中包括 Jamye Harrison、Ric Simes、Roshan Mendis、Eamon McGinn、Konrad Gebels、Michelle Mountford、Kiril Alampieski、Sara Ma、Lucy Gregory、Irina Dima、John Vargas、Julian Grimm、Jason Qu、Shivana Thiru-Moorthy、Roger Dong、Johnny Han、Simon Dixon 和 Warwick Goodall。
基于机器的救护车拥塞的研究...
Prabhanjan BMS工程学院，印度班加罗尔摘要：城市拥堵严重阻碍了应急系统，尤其是当救护车导航到医院的复杂路线时，导致严重延迟。传统方法（例如遗传算法和A*搜索）是静态的，无法适应实时的流量变化。本研究提出了一种基于机器学习的方法，以动态优化救护车路线和交通信号时机。通过集成来自IoT传感器，GPS和车辆对基础结构（V2I）通信的实时数据，系统使用预测模型来进行主动调整。机器学习，强化学习和预测分析可以增强交通管理，减少延迟并优化响应时间。这种实时自适应控制可确保更顺畅的救护车通道，最大程度地减少拥堵并改善公共安全。所提出的解决方案是可扩展的，并提供了一种智能，数据驱动的方法，可以彻底改变城市交通管理的紧急服务，为现代城市流动性的高效，响应式系统铺平道路。关键字：救护车拥堵管理，交通信号抢先，路线优化，紧急响应时间，机器学习，实时交通管制，增强学习，智能交通系统简介：智能交通管理系统紧急车辆的智能交通管理系统现代的城市紧急响应系统是在越来越多的时间压力下，越来越多的人挂在平衡的压力下。城市拥塞是快速反应紧急情况的最大瓶颈。面对不断扩大的现代城市增长的城市和人口，城市规划师和卫生保健提供者都是一个重要的关注点：如何通过密集的交通管理紧急车辆运动的复杂性。这项研究根据机器学习和实时数据的使用介绍了创新的改进，以优化紧急车辆的路线以及管理交通信号。能够快速应对紧急情况，尤其是心脏病发作，中风或创伤等关键问题，或多或少与紧急服务的有效性成正比。在静态路线和简单信号抢先算法上建立的经典交通管理基础架构在现代城市交通模式的动态性质上不足。
网格拥塞是电力系统的挑战
这种趋势仍然是电网运营商的挑战。首先，风和太阳能单元发电的变化差异很大，具体取决于天气条件。其次，从大风的北部北部，越来越多的电力运输到该国南部和西部的主要工业中心。网格操作员如今已经必须管理电网拥塞，即局部电网的能力不足以运输满足需求所需的电力量。到此最终发电厂和存储单元被指示调整其运营时间表以换取报酬。
H2@Scale Crada Projects 国家电动传输拥塞研究 地区能源系统概述。 评估和选择计划 Freeport LNG扩展，L.P。）fe doc 2019–2022记录管理战略计划 财政援助指南 高级传感器和仪器项目摘要2020 电力存储技术评论 建筑环境指南和... 詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）获胜2020年诺贝尔化学奖 LWR集成能源系统接口技术开发与演示 佛罗里达塞米诺尔部落 - 农村保留弹性... 照明研发计划：LED材料和设备研发会议 联邦登记册/卷。 85，第215号/11月5日，星期四，... 第2章 - 电池 H2 的一些NASA观点 用于数据通信和高级控件的Rad-Hard电子设备 泵送储存水力的介绍 6450-01-P
（i）在提交根据适用法律寻求批准的申请或指定相关国家走廊后1年的申请后，保留了一年以上的批准，以较晚者为准；或（ii）有条件的批准方式，即拟议的建筑或修改不会显着减少州际贸易中的传输拥塞，或者在经济上不可行。DOE 2002年的国家传输网格研究1记录了从1990年代开始的变速箱施工速度缓慢，并确定了现有的主要传输瓶颈。自从部门开始准备和发布拥塞研究以来已经过去了十多年。自2005年FPA第216条颁布以来，FERC发布了订单号679，2，为传输投资创造了经济激励措施，订单号890 3和1000，4
拥堵评估与资源整合研究
图 1：2019-2028 年拥堵最严重前 3 组的基本拥堵情况（2019 亿美元） ............................................................................................................. 2 图 2：通用解决方案 ............................................................................................................................................. 3 图 3：2019-2028 年生产成本节省（2019 亿美元） ............................................................................................................. 4 图 4：效益/成本比（高、中、低成本估算范围） ............................................................................................. 4 图 5：拥堵对需求的影响（%） ............................................................................................................................. 5 图 6：预计可再生能源发电区域地图 ............................................................................................................. 7 图 7：按区域划分的风能和太阳能削减情况 ............................................................................................................. 9 图 8：纽约独立系统运营商 (NYISO) 综合系统规划流程 ............................................................................................. 13 图 9：经济规划流程图 ............................................................................................................................. 16 图 10：主要建模输入和变化.................................................................................................... 24 图 11：2019 年 CARIS 第一阶段 NYCA 建模主要变化时间表 .............................................................. 25 图 12：CARIS 基准负荷和资源表 ........................................................................................................ 25 图 13：CARIS 中建模的区域（包括 NYISO、ISO-New England、IESO Ontario 和 PJM 互连）。 26 图 14：区域 AE 的预测燃料价格（名义美元） .......................................................................................................... 30 图 15：区域 FI 的预测燃料价格（名义美元） ........................................................................................................ 30 图 16：区域 J 的预测燃料价格（名义美元） ............................................................................................................. 31 图 17：区域 K 的预测燃料价格（名义美元） ............................................................................................................. 31 图 18：NO X 和 SO 2 排放许可价格预测 ............................................................................................................. 32 图 19：CO 2 排放许可价格预测 ............................................................................................................................. 34 图 20：2014-2018 年各区域历史需求美元拥堵情况（名义百万美元） ............................................................................. 36 图 21：2014-2018 年受限路径历史需求美元拥堵情况（名义百万美元）....................36 图 22：按区域划分的 2019-2028 年未来需求 $ 拥堵预测（基准情景）（名义百万美元） ............................................................................................................................. 37 图 23：按约束路径划分的 2019-2028 年未来需求 $ 拥堵预测（基准情景）（名义百万美元） ............................................................................................................................. 38 图 24：基于 15 年总计最高需求 $ 拥堵现值的排序要素（基准情景） ............................................................................................................. 39 图 25：按约束划分的拥堵小时数（基准情景） ............................................................................................................. 39 图 26：基于生产成本节约（2019 百万美元）对分组要素进行排序 ............................................................................................. 40 图 27：三项 CARIS 研究的需求 $ 拥堵情况（名义百万美元） ............................................................................................. 41图 28：三项 CARIS 研究的需求 $ 拥堵情况 ($2019M) .............................................................................. 41 图 29：2019-2028 年拥堵程度排名前三的分组的基本拥堵情况 ($2019M) ............................................................................................. 41 图 30：输电区块大小 ......................................................................................................................................... 42 图 31：发电区块大小 ......................................................................................................................................... 43 图 32：EE 和 DR 区块大小 ......................................................................................................................................... 43 图 33：通用解决方案定价考虑因素 ......................................................................................................................... 45 图 34：研究 1 的需求 $ 拥堵情况比较（名义百万美元） ............................................................................................. 48 图 35：研究 1 的需求 $ 拥堵情况比较 ($2019M) ............................................................................................. 48 图 36：研究 1 的 NYCA 范围生产成本节省情况($2019M) .............................................................................. 48 图 37：研究 2 的需求$拥堵比较（名义百万美元） .............................................................................. 50 图 38：研究 2 的需求$拥堵比较（$2019M） ...................................................................................... 50 图 39：研究 2 的 NYCA 范围生产成本节省（$2019M） ............................................................................. 50 图 40：研究 3 的需求$拥堵比较（名义百万美元） ............................................................................. 52 图 41：研究 3 的需求$拥堵比较（$2019M） ...................................................................................................... 52 图 42：研究 3 的 NYCA 范围生产成本节省（2019 百万美元） .............................................................. 52 图 43：2019 年至 2028 年 NYCA 范围总生产成本节省（2019 百万美元） ............................................................................................................. 54 图 44：每项研究中通用发电的隔夜成本、需求响应和能源效率解决方案成本 ............................................................................................................. 55 图 45：每项研究中通用传输解决方案的隔夜成本 ............................................................................................................. 56 图 46：2019 年至 2028 年通用解决方案生产成本节省（2019 百万美元） ............................................................................................. 57 图 47：效益/成本比（高、中、低成本估计范围） ............................................................................................. 57 图 48：负荷支付、发电机支付、TCC 的十年变化支付和损失成本（2019 亿美元）................................................................................................................................................ 59 图 49：2028 年 ICAP MW 影响 ............................................................................................................................ 59
在充血中使用利尿剂在心力衰竭中
此外，增加的交感神经输出会导致斑点动脉和静脉收缩，从而导致从斜体电容脉管系统到循环体积的血液再分布。在已经存在体积扩展的状态下，这增加了通过重新分布来增加有效的循环体积。1 3结果，静脉回流和心脏填充压力增加。11的确，在长期存在的静脉充血状态和/或急性心力衰竭的交感神经激活状态下，静脉电容功能被损害。11，1 4，1 5重要的是，术语卷过载和拥塞通常可以互换使用。但是，已经证明，入院前一个月因急性心力衰竭增益≤1kg住院的患者中有54％表明，体积超负荷不完全表征了急性心力衰竭的病理生理学和体积重新分布的病理生理学，也可能有助于征兆和症状的会征兆和症状。1 6，1 7此外，心力衰竭通常与恶病质有关，这使得对体重变化的解释变得困难。此外，恶病质可能导致血浆蛋白的损失，降低血浆肿瘤压力，从而妨碍从间质中的血浆重新填充血浆。1 8，1 9此外，医院期间的体重减轻不一定与改善院内或入院后发病率或死亡率有关，但是体重增加与不良结果有关。7作为位数主要用于缓解过多的体积，本手稿的其余部分将重点放在交通拥堵的情况下，并过多量。20，2 1因此，欧洲心脏病学学会（ESC）诊断和治疗急性和慢性心力衰竭的指南建议将急性液体再分配与出现拥塞的患者的真实体积过载区分开（无课程建议）。
解决注射拥塞的解决方案
本文介绍了名为Scope（二级拥塞期权平台交换）的当地灵活性市场的设计。的目的是在分销网络级别部署本地市场，以避免拥堵并通过充分利用灵活的资产来将更多的可再生能源整合到网格中。范围提出了一种创新的设计，其中所有能源和财务交流都是在分散的能源生产者和灵活性提供者之间以对等为基础进行的，从而消除了DSO购买灵活性本身的需求。与所涉及的挑战一起讨论了该市场中该市场参与者的各种激励措施。主要挑战涉及监管，算法（BID匹配算法）和仿真方面（衡量财务和网络可靠性影响）。也根据矿石网络中的示威者讨论了实际实施方面。其中包括选择试验区，后备解决方案，调节沙箱和网络安全。与能源部门不同参与者的初步研究和讨论表明，提议的设计对电气行业引起了极大的兴趣，具有加速能源过渡的巨大潜力。
利用人工智能缓解道路交通拥堵
交通拥堵是世界上最昂贵和最紧迫的问题之一。它会导致时间和生产力损失、空气质量下降以及运营支出增加。虽然基础设施扩建可能有助于缓解这一问题，但成本高昂、破坏性强，并且需要预测未来数年甚至数十年的需求和能力。从积极的一面来看，人工智能的最新进展为通过自主和自学习控制器提高现有基础设施的利用率铺平了道路。近年来，大量研究 [Kockelman 等人，2017 年；Zantalis 等人，2019 年] 致力于将人工智能技术融入智能交通系统。在本文中，我们介绍并讨论了其中与缓解拥堵相关的部分研究。具体来说，我们讨论了人工智能控制器在缓解拥堵方面具有巨大潜力的三种应用。
拥堵、容量、碳：国家基础设施的优先事项
发电产生的二氧化碳排放量正在大幅减少，可再生能源的成本也在急剧下降。但英国要实现其气候变化目标，还有很多工作要做。转换为电动汽车可以进一步大幅减少二氧化碳排放量和空气污染，但需要大幅增加智能充电基础设施。减少并最终消除家用燃气供暖产生的二氧化碳排放量的挑战同样巨大；如果不这样做，就不可能实现碳减排目标。必须制定平衡的能源战略，提高能源效率，并对核能、碳捕获和储存以及风能、潮汐能和太阳能政策采取可信的看法。
使用Yolov8算法的交通拥堵检测与...
根据中央Java统计局的数据，社区发展和增长有关2021年中部爪哇省车辆数量的数据是20 320 743。社会增长的增长导致了车辆密度，这在城市地区是一个严重的问题。这项研究使用Yolov8算法开发了一种拥塞检测系统，以分析CCTV素材的交通密度。自动检测交通拥堵是城市运输管理中的一个关键挑战。Yolov8是一种快速准确的对象检测算法，用于识别车辆并在高速公路各个区域计数数量。然后处理此信息以评估道路拥堵条件，目的是检测拥塞。在两个道路方案和交通状况上测试了获得的数据，以评估系统的性能。结果表明，在训练测试中，Yolov8的准确性在96％时显示出很高，但是在几种不同的样本测试中，检测准确率在所有测试的框架样品中均显示59.2％。使用Yolov8的使用可以通过有效的计算资源实时检测，从而使其成为大规模部署的潜在解决方案。本研究表明，将高级对象检测算法（例如Yolov8）与CCTV数据合并可以为大城市的交通管理提供有效的解决方案。预计该系统将改善对拥塞的反应，帮助控制交通，并减少城市地区拥塞的负面影响。