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为乘客和经济创建动态铁路
繁荣的铁路是推动整个英国繁荣的关键工具。作为一种低碳形式的运输方式，成功的铁路也可以充当绿色增长的引擎，有助于实现净零目标和空气质量目标。从宣布威廉姆斯评论的宣布近五年之后，在大流行使该行业的负责人之后，延迟的改革破坏了铁路发挥其全部潜力的能力。关键选择面对铁路，包括我们如何将更多的乘客带回，使铁路对其他模式有吸引力，恢复了数亿英镑的收入损失，并最终建立了该行业，以获得长期成功。广泛认识到铁路的表现不应有，但挑战的规模常常被低估。重新回到增长的轨道涉及正确诊断铁路面临的问题，对公共与私人的一方面意识形态辩论，并优先考虑有效的方法。如果火车公司之间的竞争是由铁路重新活化的公私合作伙伴关系来利用的，它将为乘客和纳税人带来更好的成果。
博尔顿火车站给定生物多样性改造
与Derbyshire Wildlife Trust合作，火车运营商在车站周围种植了16棵新树木，安装了20个带有既定绿化和野生种子的种植者，并打开了车站的第一个“ Bug Hotel”的门。
实时3D对象检测的轻量级卷积神经网络在道路和铁路环境中
抽象的智能移动性和自动驾驶汽车（AV），必须非常精确地了解环境，以保证可靠的决策，并能够将公路部门获得的结果扩展到铁路等其他领域。为此，我们基于Yolov5引入了一个新的单阶段单眼3D对象检测卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）致力于公路和铁路环境的智能移动性应用。要执行3D参数回归，我们用混合锚盒替换了Yolov5的锚点。我们的方法有不同的模型大小，例如yolov5：小，中和大。我们提出的新模型已针对实时嵌入DED约束（轻巧，速度和准确性）进行了优化，该模型利用了被分裂注意的改进（SA）卷积所带来的改进（称为小型分裂注意模型（SMALL-SA）。为了验证我们的CNN模型，我们还通过利用视频游戏Grand Theft Auto V（GTAV）来引入一个新的虚拟数据集，以针对道路和铁路环境。我们在Kitti和我们自己的GTAV数据集上提供了不同模型的广泛结果。通过我们的结果，我们证明了我们的方法是最快的3D对象检测，其准确性结果接近Kitti Road数据集上的最新方法。我们进一步证明，GTAV虚拟数据集上的预训练过程提高了实际数据集（例如Kitti）的准确性，从而使我们的方法比最先进的方法获得了更高的准确性，该方法具有16.16％的3D平均均衡性精度，而硬CAR检测的推理时间为11.1 MS/rtx 3080 gpu的推理时间为11.1 s/simage。
禁止短途航班并在高速铁路上投资可持续的未来？
Anne de Bortoli 1,2*，AdélaïdeFeraille3 1 LVMT，Ecole des Ponts Paristech，University Gustave Eiffel 2 Ciraig，Ciraig，化学工程系，Polytechnique Montreal 3实验室。Navier实验室，Ponts Paristech学校，Gustave Eiffel *通讯作者；电子邮件：anne.de-bortoli@enpc.fr
ai in Rail - 今天针对明天铁路的安全带AI
Ashurst Risk Advisory LLP是在英格兰和威尔士注册的有限责任合伙企业，该伙伴关系是OC442883，是Ashurst Group的一部分。Ashurst Risk Advisory LLP服务不构成法律服务或法律建议，也不由以这种身份行事的合格法律从业人员提供。Ashurst风险咨询有限责任公司不受英格兰和威尔士律师监管局的监管。管理其他司法管辖区提供法律服务的法律和法规不适用于提供风险咨询服务。有关Ashurst Group实体在特定国家 /地区运营的Ashurst Group的更多信息，请访问www.ashurst.com。
铁路中的人工智能——利用今天的人工智能来打造未来的铁路
Ashurst Risk Advisory LLP 是一家在英格兰和威尔士注册的有限责任合伙企业，注册号为 OC442883，隶属于 Ashurst 集团。Ashurst Risk Advisory LLP 的服务不构成法律服务或法律咨询，且并非由以该身份行事的合格律师提供。Ashurst Risk Advisory LLP 不受英格兰和威尔士律师监管局的监管。其他司法管辖区内有关法律服务提供的法律和法规不适用于风险咨询服务的提供。如需了解有关 Ashurst 集团、Ashurst 集团实体在特定国家/地区运营以及所提供的服务的更多信息，请访问 www.ashurst.com。
中国交通电气化：铁路和电动汽车
我在中国旅行期间，有幸搭乘了高铁，从北京长途跋涉到上海，然后又在上海和苏州之间进行了两次短途旅行。高铁服务的速度、平稳性和可靠性都令人印象深刻。总体而言，中国铁路的建设，特别是高铁网络，在技术、规模和基础设施效率方面取得了令人瞩目的成就。45,000 公里的高铁已占全球总里程的 70% 以上，其速度和运营频率（最高 350 公里/小时，每三分钟一班）均无与伦比。中国铁路网络总长近 160,000 公里，规模仅次于印度。高铁网络的大部分线路都在高架轨道上运行，由混凝土柱支撑，是当地常见的景观特征，尤其是在人口密集的东部沿海地区。
铁路轨道裂纹检测机器人
Palakkad，喀拉拉邦-678557摘要：对于印度铁路公司来说，铁路的裂缝可能是一个严重的安全问题，印度铁路公司是世界上最大的铁路网络之一。由于季节性的变化，可以在铁轨中发展裂缝，这会导致轨道收缩和扩展。Iourrailbot提出了使用Raspberry Pi和Arduino uno的铁路轨道裂纹检测系统，以有效地监视轨道完整性。铁路事故的增加频率强调了可靠的检测方法的需求，以识别铁路基础设施中的裂缝和缺陷。我们的系统采用了一系列传感器，包括超声波和红外传感器，连接到Arduino Uno进行实时数据收集。Raspberry Pi处理了这些数据，实现了机器学习算法来分析模式并检测指示潜在裂纹的异常。该系统旨在提供即时警报，允许及时维护并降低事故的风险。这种创新的解决方案旨在提高铁路安全性和运营效率，从而确保更可靠的运输网络。关键字：铁路轨道，裂缝检测，安全问题，印度铁路，季节性变化，轨道完整性铁路机器人，覆盆子PI，Arduino UNO
将旧铁路枕木气化并经过费托合成为可再生合成石蜡柴油和喷气燃料
• 转化器干燥废物并驱除挥发物 • 当废物沿着炉排向下移动时，热气体注入其中 • 固体被气化并从上方排出 • 剩余的炭落到第二阶段 • 移动炉排在焚烧炉中很常见，具有经过验证的强大性能
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。