XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交通分布
通过物联网和大数据在智能城市中的高级流量调度
研究表明，城市化已引起严重的交通拥堵，需要将技术纳入传统的运输行业。“智能城市交通系统”（SCTS）应用“物联网”（IoT）为城市有效的交通管理提供了潜在的答案。云计算涉及使用微电子传感器和无线通信以收集实时数据并优化流量的IoT。感知层涉及基于IoT的SCT中的数据采集。蚂蚁菌落优化（ACO）方法是高级算法的一个示例，该算法还考虑了当前的交通状况，交界处的延迟和单向街道。将信息素模型与局部搜索结合起来可提高ACO的效率。仿真还显示出更好的交通分布和移动，并且选择了更多的拥塞和最佳路线。安全对于处理通过加密和通信安全协议创建的巨大数据至关重要。
军事地面部署和配送司令部 - SDDC
主题：最佳价值选择、文件和抗议目的：提醒运输官员 (TO)、国防部托运人和运输服务提供商 (TSP) 注意与最佳价值授予决定、承运人表现和授予抗议相关的流程和责任。注意：提醒托运人使用“最佳价值”决定来采购运输，并根据需要提供理由和文件。国防运输条例 (DTR) 4500.9-R-Part II 将最佳价值定义为“使用政府估计的采购评估来响应要求，从而提供最大的总体利益。最佳价值评估和选择机制允许政府根据价格相关和非价格相关因素（例如性能）的组合来选择 TSP 以支持国防运输系统 (DTS) 要求”。最佳价值选择：在通过 ATR 或现货投标进行自愿招标活动的最佳价值决定时，托运人应使用未选择代码 (N 代码) 通过托运人系统记录未选择的情况。未选择代码用于记录运输服务提供商 (TSP) 未被选中的原因，不计入 TSP 的整体绩效评级。N 代码事件必须有报告者输入的备注，以解释和证明未被选中的原因（例如，联系或尝试联系 TSP 的日期和时间、TSP 代表的姓名）。TSP 可以查看事件并留下备注。在使用以下 N 代码时，备注对于提高透明度和提供理由尤为重要：▪ N3 – 未使用低成本以便使用现场承运人▪ N4 – 交通分布▪ ND – 由于任务要求/政府方便而未使用低成本承运人