XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交通事故
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。
奇萨戈市综合规划
图 1：区域位置图 3 图 2：居民年龄 5 图 3：家庭中位收入 6 图 4：按种族划分的人口百分比 6 图 5：教育程度 7 图 6：交通量图 12 图 7：北区交通事故 10 年汇总 14 图 8：南区交通事故 10 年汇总 15 图 9：街道管辖范围分类图 17 图 10：道路功能分类图 20 图 11：主干道 8 重建项目范围 22 图 12：未来道路改进 23 图 13：流入/流出分析。 26 图 14：居民就业地点 27 图 15：县级公路和城市位置图 29 图 16：Vilhelm Moberg 雕像 31 图 17：主要开发和再开发区域位置图 32 图 18：建筑单元 34 图 19：建造年份 34 图 20：自住房价值 35 图 21：房屋中位价比较 35 图 22：住房成本负担占收入的百分比 36 图 23：租金中位数比较 36 图 24：Chisago Lakes 子市场预计总体入住率 37 住房需求 2017-2030 图 25：Chisago Lakes 水道地图 38 图 26：公园、公共土地和步道地图 41 图 27：城市公园服务区地图 45 图 28：日出草原区域步道连接图 47 图 29：瑞典移民区域步道连接图 48 图 30：现有土地利用图 53 图 31：发展限制图 54 图 32：未来土地利用图 60 图 33：未来土地利用市中心区域图 61 图 34：EBF 生态区及其部分和子部分 64 图 35：LMF 生态区及其部分和子部分 64 图 36：奇萨戈湖链湖泊流域 65
制药制造业中人为失误的发生率不断上升
电子邮件：jyoti.j.pant[at]gmail.com 摘要：人为错误是人类行为的一个基本方面。“人为错误”这个短语经常用于制药行业。它来自制造过程中的“质量和安全”理念。在 SISPQ 领域，人为错误已成为一个重大问题，而且由于监管机构的存在，对人为错误研究的需求很高。通过质量工作，各个层面的人为错误正在减少。由于持续的挑战，人为错误在制药行业的重要性不容忽视。制药行业的专业人士担心与人为错误相关的事件数量不断增加，并采取一切合理的预防措施，以防止相关行业发生此类事件。通过对文献的全面回顾，本研究论文旨在研究人为错误在制药行业中的相关性和重要性。关键词：良好生产规范、SISPQ、人为错误、培训、人为因素、制药行业、合规性 1。简介 “人为错误”一词的出现是人们在发生人为事故后集思广益的结果。有许多报告称，人类对某些偏差或灾难负有责任，而这些偏差或灾难本可以通过适当的举措和方法避免。此类灾难的名单从大到小不等，包括福岛核电站灾难、深水地平线漏油事件、哥伦比亚号航天飞机灾难等，这些灾难值得特别提及（MESSER，2016 年）。错误一词通常与个人错误有关，例如例如，意识到自己的错误意味着一个人做错了什么事（ARMITAGE，2009）。正如 Hansen（2006）所引用的，Erwin 提到飞行员失误是 1995 年至 1999 年间记录的 72% 海军和海军陆战队飞行事故的原因，而 Green 和 Senders 则提到人为失误是 57% 道路交通事故的唯一原因，也是 90% 以上事故的促成因素。事故大多发生在直路上，而不是弯道或十字路口，由此得出结论，人为失误是导致道路交通事故的主要因素，而不是环境因素。（Arora 等人，2013）各种统计数据不时可用，探讨人为失误在事故监管中的作用。Hansen (2006) 指出，人为失误占事故总数的 30% 至近 100%。根据 Wood 和 Banks（1993 年，Liginlal 等人，2009 年引用）的说法，在所分析的公司中，数据泄露的最常见原因被确定为人为错误。在计算机科学和其他技术领域，错误与系统故障有关，但在其他领域，该词仍然有
市长初步管理报告
纽约市于 2014 年 1 月启动了“零事故愿景”，认识到造成严重伤亡的交通事故并非不可避免的“意外”，而是可以通过谨慎的政策干预系统地解决和减少的可预防事件。从那时起，纽约市投入了大量资源来减少交通死亡人数。纽约市已成为美国同类城市实施街道安全计划的典范，强调注重数据和机构间合作。基于过去十年的成功经验，并根据数据确定和确定需要改进的领域，市政府机构将交通安全视为公共安全的重要组成部分，并努力确保其工程、执法和教育工作的公平性。纽约市对“零事故愿景”的投资，到 2028 财年共获得 45 亿美元，确保有足够的资源继续加快城市街道的重新设计和重建，以及用于执法和教育计划，以阻止和惩罚不安全驾驶并促进安全步行和骑自行车。
国家道路安全战略
我们在美国交通部 (US .DOT 或 Department) 的使命基础是确保美国拥有世界上最安全的交通系统。美国近 95% 的交通死亡事故发生在街道、道路和高速公路上，而且这一数字还在上升。1 过去十年来，每行驶 1 亿英里的车辆道路死亡率并没有显着改善，并在 2020 年显着增加。据估计，2020 年机动车事故中有 38,680 人死亡，其中估计有 6,236 人是步行者。2 2021 年前六个月，估计有 20,160 人死于机动车事故，比 2020 年增长了 18.4%。这是自 2006 年以来 1 月至 6 月预计死亡人数最多的一次。3 自 2015 年以来，每年的死亡人数已超过 35,000 人，每年还有数百万人受伤——有时是永久性的。交通事故是美国青少年死亡的主要原因，对黑人、美洲印第安人和居住在农村社区的人的影响尤为严重。4
基于脑电图的跨受试者疲劳心理状态预测迁移学习方法
摘要：疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，基于脑电图（EEG）的心理状态分析方法是一种有效、客观的疲劳检测方法。然而，由于脑电图在不同受试者中存在显著差异，如何将现有受试者的脑电图分析模型有效地“迁移”到其他受试者的脑电信号上仍是一个挑战。领域对抗神经网络（DANN）在迁移学习中表现优异，尤其在文档分析和图像识别领域，但尚未直接应用于基于脑电图的跨受试者疲劳检测。本文提出了一种基于DANN的模型Generative-DANN（GDANN），该模型结合生成对抗网络（GAN）来增强其能力，解决了不同受试者脑电图分布不同的问题。对比结果表明，在跨受试者任务分析中，GDANN 对跨受试者疲劳检测的平均准确率为 91.63%，高于传统分类模型，有望在实际脑机交互（BCI）中具有更为广阔的应用前景。
使用实时驾驶员困倦检测...
驾驶员疲劳是指一种疲劳或困倦的状态，会削弱驾驶员安全驾驶车辆的能力 [1]。疲劳驾驶是全球道路交通事故的重要诱因，因为它会影响驾驶员的反应时间、决策能力和整体警觉性。疲劳驾驶的后果可能与醉酒驾驶一样严重，包括车道保持能力、判断距离和有效处理驾驶环境信息的能力下降 [2]。驾驶员疲劳造成的损失是广泛而多方面的，会影响个人和公共安全。从个人角度来看，疲劳驾驶会增加发生事故的风险，导致潜在的伤害或死亡。从经济角度来看，这些事故可能导致与车辆维修、医疗费、保险费和法律费用相关的巨额财务成本。从更广泛的角度来看，驾驶员疲劳会因事故 [3]、应急响应和清理工作而导致交通拥堵，进一步影响经济生产力和交通网络的效率。
自动化车辆的接受程度低于其他车辆
抽象道路交通事故是全球死亡的主要原因，年龄在2 - 59岁之间。几乎所有死亡都是由于人为错误。自动化车辆可以降低死亡风险，交通拥堵和对人类驱动车辆的空气污染。但是，它们的采用取决于消费者接受等因素。在全国代表性的美国人样本（N 5 580）和直接复制（n 5 193）中，我们发现消费者比其他消费者更喜欢自身的汽车自动化水平，而不是其他人。这种差异是由自我增强的比较评估介导的。相对于自动车辆，消费者认为它们比其他驱动程序更安全，更值得信赖的驱动程序。在第二个例外（n 5 803）中，对自动化功能的评估增强，对自动化的能力的评估没有不同的评估，对自我和他人的偏好表达了不同的偏好。我们的发现显示了偏见的自我评估如何减少自动化车辆的接受。这对寻求增加自动车辆接受的决策者和公司产生了实用的见解。r
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。