XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System乘车
ecodrive-susabinable乘车服务
部门印度班加罗尔总统大学计算机科学与工程学摘要：Ecodrive是一种创新的移动应用程序，旨在通过减少碳足迹并通过拼车来促进可持续的城市运输。随着对气候变化和交通拥堵的越来越关注，Ecodrive通过提供优先考虑环保实践的乘车服务来提供解决方案。该应用程序使用户能够与其他人在类似路线上旅行的其他人拼车，从而大大降低了与单个车辆使用相关的碳排放。Ecodrive的一个关键特征是其碳足迹计算器，它量化了每种骑行的环境影响，并用虚拟硬币奖励用户来减少其碳足迹。这些硬币可以兑换以获得折扣和其他奖励，激励用户继续采用环保旅行行为。在此上，Ecodrive在夜间游乐设施中纳入了基于性别的优先级算法，解决了针对易受伤害的旅客，尤其是女性的安全性问题。通过确保乘客与夜间旅行期间的其他性别相匹配，该应用程序提供了额外的安全层，使其成为可信赖和环保旅行的值得信赖的平台。该应用程序集成了高级算法，用于乘坐匹配，地理空间优化和实时数据处理，以确保效率和可伸缩性。具有用户友好的界面，Ecodrive不仅提供了可持续的运输解决方案，而且还培养了一个环保车手的社区，鼓励向更绿色的城市流动性转移。最终，Ecodrive有助于减少二氧化碳排放，减轻交通拥堵并促进城市交通系统中的社会责任。索引术语：可持续运输，拼车，减少碳足迹，游戏化，地理空间优化，实时数据处理。
零工经济中的驾驶和乘车工作
随着可通过智能手机访问的数字平台的增长，工作性质正在发生变化，催生了新的独立工作方式。零工经济是新技术兴起的结果。本指南为使用零工的雇主提供建议和信息，帮助他们最大限度地保障该行业从业人员的安全，同时也为从事这项工作的人提供有用的信息，帮助他们在道路网络上工作时采取哪些实际行动来最大限度地保障自己和他人的安全。零工经济涉及的人不领取工资，而是按“零工”或“计件工资”获得报酬，服务提供商通常通过移动应用程序与服务用户联系起来。以这种方式赚钱的司机和乘客通常被称为生活方式工作者或弹性快递员或工人，因为他们可以选择何时工作以配合其他承诺 1 。作为零工经济一部分的司机或乘客乘坐车辆、摩托车和脚踏自行车出行。零工经济从业者的常见例子包括使用自己的汽车提供出租车服务、包裹快递以及快餐外卖司机和骑手。据估计，全世界有 1.62 亿人以独立工作者的身份就业，官方统计数据显示，英国有 500 万人是自雇人士。目前尚不清楚这 500 万人中有多少人从事零工经济 2 。官方统计数据估计，过去 12 个月内，英国约有 4.4% 的人口曾为零工经济工作（约 280 万人）3 。驾驶是我们从事的最危险的活动之一，而因公驾驶往往比因私人原因驾驶风险更大。上班族的司机发生车祸的频率更高（即使考虑到他们的行驶里程更高），他们也更有可能冒险并在发生碰撞时承担责任。在工作相关的碰撞中受苦的不仅仅是上班族的司机和骑手。事实上，在这些事故中，乘客、行人、自行车骑手、摩托车骑手和其他车辆上的人比在职司机或骑手本身更容易死亡或受伤。这些事故不仅仅是由于驾驶技术和态度，还与在职司机必须进行的驾驶性质有关。例如，这可能包括不安全的时间表导致疲劳和时间压力，或者必须在驾驶或骑车时回复工作信息。零工经济工作者被视为自雇人士，不受就业法的保护。然而，零工经济工作者有责任以不给自己和他人带来健康和安全风险的方式管理他们的工作。
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
使用...进行伤员撤离的安全乘车标准
6.1 简介 6-1 6.1.1 关键假设 6-1 6.1.2 设计安全性 6-1 6.1.2.1 一般要求 6-1 6.1.2.2 耐撞性 6-2 6.1.2.3 可靠性 6-2 6.1.2.4 飞机性能能力 6-2 6.1.2.5 环境/天气安全设计特性 6-2 6.1.2.6 操纵品质和飞行控制法则 6-2 6.1.2.7 直觉和决策 6-2 6.1.3 导航设计能力 6-3 6.1.3.1 技术现状 – 全球定位系统 (GPS) 6-3 6.1.3.2 嵌入式 GPS 和混合惯性导航系统 (INS) 系统 6-3 （简称为 EGI） 6.1.4无人机在敌对/高威胁区域的生存能力 6-3 6.1.5 完全自主、遥控飞行器（RPV）、人在回路 6-4 （HITL）系统和传感器 6.1.5.1 视觉传感器 6-4 6.1.5.2 无人战车后送系统的空域协调和融入战场和国家空域 6-4 6.1.6 概念的社会化 6-5 6.1.6.1 放弃角色 6-5 6.1.6.2 更换医疗后送飞行员 6-5 6.1.6.3 无人战车后送概念的演变 6-5 6.1.6.4 应急任务（最坏情况） 6-6 6.1.6.5 常规任务支援 6-6 6.1.7 技术安全驾驶标准无人战车救援技术概述 6-6 6.1.7.1 需要考虑的安全参数 6-7 6.1.8 当前和未来的技术 6-8
使用机器学习的动态乘车定价模型
I.简介乘车行业在设定灵活价格方面面临着持续的挑战，这些价格可以迅速适应供求，需求和外部因素（例如天气和旅行距离）的变化。传统的定价方法常常难以跟上这些转变，这可能导致错过的盈利机会，并在快节奏的环境中降低客户满意度。如果价格过于严格或调整过快，它可能会对用户体验产生负面影响，导致资源低效率并降低竞争优势。机器学习的最新进展为这些挑战提供了有希望的新解决方案。本文提出了一种动态的乘车定价模型，旨在通过考虑需求趋势，驾驶员可用性，行程距离和天气数据来处理实时价格调整。通过多层数据分析，该模型采用机器学习，根据当前条件提供更灵活和准确的定价。我们提出的模型通过合并其他上下文来创建更精确和适应性的解决方案，超出了传统的供求定价。利用先进的机器学习，这种方法有可能通过在快速发展的城市环境中实现效率和以客户为中心的价格之间的更好平衡来重塑乘车市场。这种适应性的定价策略不仅提高了运营效率，而且还通过将价格与实时市场状况紧密相关联，支持长期可持续性。
寻求按需乘车服务：具有动态价格预测的强化学习模型
摘要 - 次年见证了乘车（ROD）服务（例如Uber和Didi）的日益普及。与传统出租车相比，Rod服务更“数据驱动”，并采用动态定价来实时操纵供求。动态价格可以看作是供求的准确和定量指标，并可以为驾驶员，乘客和服务提供商提供线索，可能会重塑解决某些问题的方式。在本文中，我们专注于寻求的路线建议问题，该问题旨在通过建议在动态价格的帮助下向空置汽车的驾驶员提供高度筹集的途径来增加驾驶员收入。我们首先通过展示路线建议的重要性并回答为什么根据真实服务数据的分析来考虑动态价格的重要性。然后，我们设计一个动态价格预测模型，以基于多源城市数据在任何给定时间和位置生成动态价格。之后，采用了增强学习模型，以根据预测的动态价格进行寻求路线建议。我们在不同的时空组合中进行了广泛的实验，并与多个基层进行比较。结果首先表明，我们的动态价格预测模型在不同设置下的准确性从83.82％到90.67％。也证明，考虑到实时预测的动态价格显着提高了驾驶员收入，例如在工作日期间12％和47.5％
零工经济对通过劳动力市场的产品质量的影响：乘车共享和餐厅质量的证据
本文试图通过劳动力市场证明在看似无关的本地行业中，零工经济对产品质量的影响。我们的经验背景是奥斯汀市餐馆的服务质量，我们研究了它们如何受到乘法平台的外在出口和重新进入Uber和Lyft的影响，因为监管变化，它们是如何影响到该市的。我们利用这些外源性冲击，将它们与Yelp评论中的情感分析数据结合在一起，这些数据捕获了客户如何评估每家餐厅的服务质量。我们表明，与对照城市相比，奥斯丁的客户在城市中存在Uber和Lyft时对服务质量变得更加负面。此外，我们还使用有关员工离职和工资的丰富数据来证明，与对照城市相比，在存在Uber和Lyft时，奥斯汀的服务确实增加了。我们还进行了几项其他研究和鲁棒性检查，这都与我们的假设一致，即Uber和Lyft通过提高其STA的营业额来降低奥斯丁餐厅的服务质量。在一起，这些结果表明，通过劳动力市场，零工经济对零工经济的重大影响。
声学刺激对情绪障碍和神经疾病的治疗和调节机制
运输业对于缓解气候变化至关重要（5）。为了应对这一紧迫的挑战，减轻交通拥堵并平衡运输服务的需求，许多新兴的移动服务模型都在移动互联网技术的快速发展中出现。这些新兴的移动性服务包括乘车（6），乘车（7），乘车驾驶（8），乘车共享（9），Carsharing（10），骑自行车共享（11），E驾驶员（12），Mobilitility-AS-AS-A-A-服务（13）和共享自动车辆（14）。尽管这些新兴的出行服务具有减少碳排放的巨大潜力，但至关重要的是要深入了解此类服务在碳排放领域的实际影响以及如何将其优化到其最大潜力。