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交通技术与政策（TTP）
TTP 220 — 交通规划与政策 (4 个学分) 课程描述：区域层面的交通规划流程，包括联邦政策在制定区域交通规划中的作用、区域交通规划中使用的工具和技术、区域交通规划机构面临的问题、潜在解决方案和策略的利弊。学习活动：讲座/讨论 4 小时。注册限制：限制注册人数。学分限制：之前已修读过 TTP 289 课程的学生不能重复修读该课程以获得学分；修读过其他 TTP 289 课程并不妨碍修读该课程以获得学分。交叉列表：GEO 236。评分模式：字母。
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
引言 - 在发现[1，2]一个多世纪后，超导性仍然是凝聚态物理学中最深入研究的主题之一，与物质的最基本描述具有深厚的联系[3-6]。这种宏观量子现象的特征在于零电阻，而希格斯则缩合光子大量[3,5,7]以下[3,5,7]低于某些临界温度t c。由具有较小相关效应的良好金属产生的超导体（常规的低t c超导通孔）。在BCS理论中，由于电子之间有效的吸引力，这一现象源于费米表面（FS）的不稳定性。最初，声子的交换介导了该效果。在密切相关的费米子系统（例如繁重的费米子[9，10]和高t c超导性[11-15]中，发现非常规超导性具有淋巴结间隙[11-15]，强调了其他玻色子也可能负责配对。在非常规的超导体[16]中，配对机制通常涉及复杂的相互作用，例如自旋波动，电子相关性或轨道效应，导致非平凡的对称性和动量依赖性超导差距。在高t c铜矿中，通过相位敏感的测量结果建立了FS上差距中的节点[17]，以确保间隙是具有D x 2-2-y 2波对称性的旋转单元。此外，已经预测并观察到了巡回铁磁体中的p波，可能是p波，旋转三芯对配对[18-22]。最后，已广泛考虑了磁化绝缘体异质结构和各种无间隙的效率系统的镁介导的非常规的超导性[23 - 37]。
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
零排放公共交通的模型和技术。
气候变化的升级影响设定了脱碳运输的需求。现代运输系统负责欧盟大约25％的温室气体排放。运输是人类活动的唯一领域，迄今为止，对气候和环境的影响尚未大大减轻。因此，为加速向可持续的零发射运输系统的过渡而做出了努力。的确，欧盟委员会的清洁车辆指令和国家能源和气候计划都设定了针对零排放车辆所需百分比的特定衡量目标。智能运输系统（ITS）提供了多种选择，可用于监视交通状况，提供信息和实时管理运输网络。在公共交通的背景下，它可以优化运营和车队管理，因此有助于向零排放方案过渡。
城市交通管理的物联网和计算机愿景
1,2,3,4,6学生（CSE）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，5名学生（机械）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，印度摘要：本文档详细介绍了新颖的智能城市交通管理系统的设计和实施，并实现了一个新颖的智能城市交通管理系统，共同构成了互联网的能力（Intelly of Things of Things and Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intell of Intelly（Iot of Things and Intell）和计算机。应对现代城市交通的多方面挑战，包括拥堵，安全问题和监管依从性，该系统采用了混合边缘云建筑。智能物联网设备的分布式网络，包括配备了设备AI处理，LIDAR，雷达和环境传感器的智能相机，可捕获实时流量数据。边缘计算节点在交叉点上进行了战略性部署，进行局部数据分析，从而可以立即做出响应，例如自适应交通信号调整和优先级的紧急车辆移动。同时，云平台汇总了来自所有边缘节点的数据，促进了全面的交通模式分析，预测性建模和全系统范围的优化策略。先进的计算机视觉算法，包括基于Yolov8的对象检测，车道跟踪和行人活动识别，可为交通动态和潜在违规行为提供关键的见解。在实时和历史流量数据上训练的机器学习模型，使系统能够动态调整信号时机和预测拥堵热点。与现有的流量基础架构和用于实时流量信息传播的用户友好的移动应用程序集成也是关键功能。本文档探讨了系统的体系结构，硬件和软件组件的相互作用，通信协议，开发生命周期以及缓解关键挑战（例如可扩展性，安全性和延迟）。简介：城市环境的复杂性日益增加，再加上车辆数量的不断增长，加剧了交通管理的挑战。传统系统通常证明不足以解决当代交通流量的动态和多方面的性质。本文档介绍了一个具有前瞻性的智能城市交通管理系统，该系统利用物联网，计算机视觉和云计算的综合优势来创建一个更聪明，响应和可持续的交通生态系统。核心目标是优化交通流量，改善所有道路使用者的道路安全性，最大程度地减少环境影响，并通过实时交通智能增强交通当局和公众的能力。通过战略性地部署边缘计算资源，该系统实现了关键决策的实时响应能力，而云平台为长期流量优化和战略计划提供了必要的可扩展性和分析能力。以下各节详细介绍了系统的架构，组成部分和实现路线图，强调
交通照明有限公司
致 上市部高级总经理 印度国家证券交易所有限公司 交易所广场，C-1，G 座 班德拉库尔拉综合楼 班德拉（E），孟买 - 400 051 股票代码：TRANSRAILL 主题：关于截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月的未审计财务结果的收益电话会议的介绍 参考：印度证券交易委员会 LODR 附表 III 的第 30 条 先生/女士， 根据印度证券交易委员会（上市义务和披露要求）条例 2015 年（不时修订）（“上市条例”）第 30 条的规定，请参阅随附的收益电话会议介绍，该电话会议定于 2025 年 2 月 11 日星期二举行，内容涉及未审计财务结果以及截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月的有限审查报告。请将上述内容记录在案。 Transrail Lighting Limited Gandhali Upadhye 公司秘书兼合规官 Encl：如上所述
1众议院交通代表委员会...2025年1月30日上午10:00州议会大厦，...Sharon Hurd主席的证词，农业委员会法案福拉2025年2月10日
产品是为了促进种子作物的出口，并促进生产基因工程农产品的企业中高薪技术工作的创造，最终增加了就业机会和国家的国内生产总值。从那以后，国家的优先事项转向着眼于当地粮食系统并提高粮食安全。因此，许多农业生产者表示担心基因工程的农业产品行业通过这种免税而获得了不当的优势。通过废除从事基因工程农产品生产的农业业务的豁免，该措施通过确保生产农产品的所有企业，无论是有机，常规或遗传改造的，都在州税法下得到了公平的处理，从而促进了更具竞争性和公平的商业环境。
为公共交通创造美好未来
年度业务计划 APTA 必须确保其大量内部专业知识和资源完全专注于解决我们的战略重点。这要求协会将其核心职能与战略计划中阐明的具体优先事项保持一致。这将通过年度业务规划流程来实现，该流程需要可量化的成果和指标来评估协会在实施计划方面的成功程度。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
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。