XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtransportation
使用Triboelectric nanogenerators
摘要运输领域在社会发展中起着至关重要的作用。至关重要的是建立一个智能运输系统以提高人类生活的便利性和安全性。将人工智能和物联网纳入交通系统已经促进了创新技术的出现，例如自动驾驶汽车或无人驾驶飞机，这有助于减少交通事故和人类驾驶时间的解放。但是，这种改进涉及使用需要外部功率来源的多个传感器设备。结果，污染发生，制造成本的增加也是如此。因此，发展可持续能源的追求仍然是一个巨大的障碍。Triboelectric纳米生成剂（Tengs）已成为解决此问题的可能解决方案，这是由于其出色的性能和简单的设计。本文探讨了基于Teng的自动传感器及其在运输领域的潜在应用。此外，为这项研究收集的数据可能会帮助读者增强他们对使用这些技术促进其创造力相关的收益的理解。
在预测运输部门中的二氧化碳排放量
摘要。这项研究应用了三种不同的人工智能算法（多层感知器（MLP）（MLP），极端梯度增强（XGBOOST）和支持向量机（SVM））在Türkiye的运输部门中估算CO 2的CO 2排放。所考虑的输入参数是能源消耗（能源），车辆公里（VK），人口（POP），年（Y）和人均国内生产总值（GDP）。强相关性，其能量具有最高的相关性，其次是VK，POP，Y和GDP。四种情况是基于相关效果设计的：场景1（能量/vk/pop/y/gdp），方案2（energy/vk/pop/pop/y），方案3（enervion/vk/pop）和方案4（ensicario 4（engile/vk）。实验使用统计指标（R 2，RMSE，MSE和MAE）对其对CO 2排放的影响进行比较。在所有方案和算法中，R 2值在0.8969到0.9886之间，RMSE值范围为0.0333至0.1007。XGBoost算法在方案4中表现最好。人工智能算法证明成功地估算了CO 2排放。这项研究对政策制定者和利益相关者具有重要意义。它强调了需要审查运输能源投资并实施减少排放的法规，限制，立法和义务的必要性。人工智能算法为制定有效策略提供了潜力。政策制定者可以使用这些见解来优先考虑可持续能源投资。总而言之，这项研究提供了对输入参数与运输部门中CO 2排放之间关系的见解。它强调了积极措施和政策的重要性，以解决该行业的环境影响。它还有助于理解运输部门的AI辅助CO 2排放预测，从而有可能为旨在减少排放和可持续运输开发的未来政策决策提供信息。
公共交通系统细菌微生物组的概述 - 风险，检测和对策
当我们人类旅行时，我们的微生物就会出现。这些可能是无害的，但也可能是致病性的，并且通过在客舱中触摸表面或呼吸气溶胶来扩散。作为SARS-COV-2的大流行，这些环境显示出感染传播的风险。为了降低风险，在许多地方都采用了诸如戴着口罩和距离之类的对策，但具有重大的社会影响。然而，下一个大流行将会来，需要降低风险的其他对策，以确保通勤者安全并减少微生物和病原体的传播，但对通勤者的日常生活的影响也尽可能小。本综述描述了世界各地地铁的细菌微生物组，主要以人为相关的属为特征。我们强调公共交通中与医疗保健相关的Eskape病原体，引入了最先进的方法，以检测常见的微生物和潜在病原体，例如LAMP和下一代测序。此外，我们将可以在公共交通系统中部署的可能对策描述为抗菌表面或使用等离子体的空气灭菌。在公共交通中通勤可能会有感染的风险。可以通过有效的检测方法，微生物减少系统来提高旅行者的安全性，但重要的是通过手动卫生和常识性卫生指南来实现。
![部门[] - 运输，住房和城市发展，...](/simg/0/01bc25d43fcf198ed74ff6d28318ae8d6361415b.webp)
部门[] - 运输，住房和城市发展，...
fDVTl Sustainment Portfolio ................................................. 5,000,000 Subtotal Landing and Navigational Aids Programs ..................... 166,100,000 e. Other ATC Facilities Programs Fuel Storage Tank Replacement and Management ......................... 5,000,000 Unstaffed Infrastructure Sustainment ......................................... 39,000,000 Aircraft Replacement and Related Equipment Program ................... 62,000,000 Airport Cable Loop Systems - Sustained Support ........................... 10,000,000 Alaskan Satellite Telecommunications Infrastructure f ASTI] ............. 750,000 Real Property Disposition ...................................................... 6,000,000 Electrical Power Systems - Sustain/Support ................................. 99,300,000 Enern:v Management and Compliance rEMCl ............................... 5,355,000 Child Care Center Sustainment................................................ 1,600,000 FAA Telecommunications Infrastructure .................................... 322,250,000 Operational Analysis and Reporting Systems ............................... 3,000,000 Subtotal Other ATC Facilities Programs .................................. 554,255,000 Total Activity 2 ............................................................... 1,957,632,630活动3-非空气交通控制设施和设备Support Equipment Hazardous Materials Management ............................................ 20,000,000 Aviation Safety Analysis System fASASl .................................... 28,000,000 NAS Recovery Communications fRCOMl .................................. 12,000,000 Facility Security Risk Management.......................................... 18,000,000 Information Security ............................................................ 32,000,000 System Approach for Safety Oversight fSASOl ............................ 21,000,000 NextGen System Safety Management Portfolio ............................ 6,000,000 National Test Equipment Program ............................................ 3,000,000 Mobile Assets Management Program ........................................ 2,400,000 Configuration, Logistics, and Maintenance Resource Solutions [CLMRSl ........................................................................ 26,800,000 Tower Simulation Systems fTSSl/Tower Training Stimulator fTTSl ... 6,000,000 Subtotal Support Equipment.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Training, Equipment and Facilities Aeronautical Center Infrastructure Sustainment ............................ 39,000,000 Distance Leaming ............................................................... 1,000,000 Subtotal Training, Equipment and Facilities .............................. 40,000,000 Total Activity 3 ............................................................... 215,200,000 Activity 4 - Facilities and Equipment Mission Support System Engineering and Development Support ............................ 36,500,000 Program Support Leases ....................................................... 45,000,000 Logistics and Acquisition Support Services ................................. 12,000,000 Mike Monroney Aeronautical Center Leases ................................ 16,400,000 Mike Monroney Aeronautical Center Vertiport Construction ............. 6,000,000
氢气生产、储存和运输
Christopher B. Mtshali 博士是 iThemba 加速器科学实验室 (iThemba LABS) 材料研究部离子束分析 (IBA) 部门的研究科学家。作为一名研究科学家，他专门使用离子束技术对各种材料进行定量和定性分析，例如粒子诱导 X 射线发射 (PIXE)、卢瑟福背散射光谱 (RBS)（实时和正常）、弹性反冲检测分析 (ERDA) 等等。他参与了大学学生的强化培训，指导他们完成荣誉、硕士和博士研究项目。学生的培训包括实验设置技术培训和在监督下运行实验。他从事与氢存储系统相关的研究，特别关注基于 Pd、Ti、Ni 和 Mg 的多层系统。他还在进行测量离子 - 物质相互作用基本参数的实验。他撰写和合作撰写了大量同行评审的科学论文，并在多个本地和国际会议以及夏季和冬季学校展示了他的工作成果。他目前指导和共同指导硕士和博士研究生。他目前还参与了国际原子能机构的协调研究项目，例如国际原子能机构协调研究项目 (CRP) – 聚变技术相关材料辐照和特性离子束技术的开发和应用，以及题为“iThemba LABS 材料研究部离子束加速器跨国访问”的研究项目，该项目是国际原子能机构协调研究项目 – “促进离子束加速器实验”的一部分（以下简称“CRP”）。
智能估计在重复性过电流循环中，用于冷冻电运输应用中的HTS磁带中的关键电流降解
过电流循环是指对超导磁带/设备施加重复过电的过程，以表征其临界电流的降低。表征了稀土钡氧化铜（Rebco）磁带的过电流循环行为是高温超导（HTS）设备设计过程中的关键步骤。在HTS设备操作过程中，多起过电流事件可以显着降低总临界电流，从而导致潜在的淬火和故障。数据驱动的模型，以估计Rebco磁带的关键电流降解率（CCDR）在当前情况下。但是，在关键电流减少的估计中，这些方法在8％至11％的范围内表现出明显的误差。本文提出了基于人工智能（AI）技术的方法，该技术针对CCDR估计的常规方法的挑战。提出，测试了不同的基于AI的技术，并进行了比较，以显示提出的智能方法的有效性，包括支持向量回归（SVR），决策树（DT），径向基函数（RBF）和模糊推理系统（FIS）。对经过多个磁带的关键电流值进行了多个磁带的临界电流值，对当前周期进行了重复和重复性。结果表明，SVR方法的平均相对误差（MRE）为23％，对于DT模型约为0.61％，FIS模型的MRE远高于0.06％，RBF方法的MRE值约为1.1×10-6％。此外，提出的AI模型提供了快速测试时间，范围从1到11毫秒。这些发现强调了使用AI技术来增强与过电流事件相关的风险的估计准确性的潜力。
一种基于GPS跟踪数据
摘要运输研究受益于GPS跟踪设备，因为可以获取更高的数据。旅行速度，时间和大多数访问的位置等旅行信息可以轻松从RAW GPS跟踪数据中提取。但是，运输模式不能直接提取，需要更复杂的分析过程。在很大程度上检测旅行模式的常见方法取决于具有准确的旅行信息的轨迹标记，这在许多方面效率低下。本文通过使用最小标记的数据提出了一种半监督机学习的方法。该方法可以接受具有可调长度的GPS轨迹，并使用长期短期内存（LSTM）自动编码器提取潜在信息。该方法采用深层神经网络插曲，并带有三个隐藏层来映射潜在信息以检测运输模式。通过将其应用于可以达到93.94％的案例研究中的案例研究来评估所提出的方法，这显着胜过相似的研究。
2024 年运输和物流技术趋势
英国国家统计局还报告称，2019 年至 2021 年间，用于运输和仓储的营业场所数量增长了 21%，超过了任何其他广泛的行业群体，反映了向英国仓储的转变。因此，可持续性已成为该行业日益紧迫的问题，行业协会 Logistics UK 的一份报告发现，重型货车和货车仍然占英国所有运输温室气体排放量的 32%。
北卡罗来纳州 - 运输部
秘书美国运输部秘书1200新泽西大街，华盛顿特区20590，亲爱的秘书Buttigieg，请接受有关每个人（创建或“创建或“项目”）授予美国交通运输部的高级交通技术和创新（Attain）计划（Attain）计划的互联，农村，公平和自主运输的支持信。创建北卡罗来纳州交通运输部（NCDOT）的愿景和战略（由综合出行司（IMD）领导）与运输机构和领导人，私营企业和研究界合作，以使用高级技术为农村地区的农村地区的运输贫困社区提供负担得起的，方便，安全和扩展的交通服务。Create将通过利用软件和自动化车辆（AVS）（也称为“ Microtransit”）在按需运输服务（也称为“ Microtransit”）中驾驶先进运输技术的未来。该项目将建立在威尔逊市流行的Microtansit服务以及最近为每个人提供的移动性的基础上，北卡罗来纳州（MEE NC）的各个计划都可以解决服务差距和未满足需求，同时还可以收集数据以了解与AVS和AVS和ONEAGENDEMAND TRANSIT服务相关的骑手偏好和行为。该项目将部署常规车辆，以支持AVS目前无法运行的高速道路上的设施扩大的覆盖范围。将五个混合动力AV集成到舰队中。定性和定量数据ncdot IMD将与May Mobility，VIA，美国社区运输协会（CTAA）和北卡罗来纳州农业技术（NC A＆T）州立大学合作完成以下任务：扩展现有的Microtransit服务领域，以包括主要的就业机会中心和其他社区中心。试行骑手确保乘车工作，医疗预约，护理中心以及其他预先计划的旅行的预定选择。骑手将能够在常规车辆和AV之间进行选择，以完成旅行。