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World File Search System交通状况
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i. 如果您更愿意维修而不是更换设备，我们可以提供维修服务。我们训练有素的服务工程师可以在双方同意的日期和时间范围内或周一至周六的上午/下午上门服务（周六的可用性有限，具体取决于地区，请致电查询）。虽然我们提供了工程师上门的指导时间，但我们不能 100% 保证这些时间，因为它们取决于我们无法控制的各种条件，即交通状况和工程师上门服务的时间长度（有些维修很快，有些维修很长，这在工程师上门之前是未知的）。如果我们必须在您的场所维修多台设备，我们不会收取两次上门费用，但我们只收取一次上门费用和每台需要检查的额外设备的延长人工费，减免额取决于产品，但作为指导，减免额为 15.00 英镑 + 增值税或更多。
是影响注释 - 循环经济
在大悉尼的大西部高速公路东边的1.5公里处，Ventia还实施了澳大利亚最大的试验，该试验称为Rhinophalt©的道路防护疗法，该方法延长了道路表面的寿命，同时降低了整个生命成本。一些试验益处包括：•预计减少了1,500吨沥青，同时在10年内的运营排放量减少了90％。•完全消除了嘈杂的道路工厂和设备的使用； •公路工人暴露于三分之一的生活交通状况。这些举措的实施证明了将循环经济原则应用于道路维护的有效性，从而降低了成本和环境影响，同时又带来了改进的安全结果。有关更多信息，请参考/联系Donny Yap - Donny.yap@ventia.com，Ventia运输部门的可持续性和创新总经理。
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。
摘要 - 基于心脏区域的影响
态度影响措施，例如自行车和步行竞赛，反射器日以及学校外的可见交通警卫，可有效地促进安全健康的旅行习惯。可以改善学校基础设施的物理措施，例如建立掉落区域和改建人行道，这有助于缓解交通流量。学校管理层的参与，尤其是校长，对于使该计划合法化至关重要。最大的挑战学校要点是，父母不遵循心脏区的建议，并继续将孩子赶到学校大楼。身体状况，例如缺乏适合跌落区域的合适区域和具有挑战性的交通状况，也是提到的障碍。其他感知到的挑战包括与外部演员的界面缺乏协调，以及与市政当局缺乏合作。组织挑战，例如缺乏能力和不足的学校管理参与，也可以阻止对该计划的成功实施和后续行动。
互联道路的思科解决方案
交通运输部（DOTS），道路当局和全球城市的重点是提高道路使用者的安全，尤其是脆弱的道路使用者，减少交通拥堵，并实现气候变化和可持续性目标。要达到这些目标，将我们关键的道路和交叉路口的基础设施安全地连接起来，并提供道路设备的可见性以及对优化流程进行优化并为支持新兴和创新的车辆技术（包括Cellular cellular车辆到Everyyinging to Everyinging到Everythingtherthing（C-V2X）通信）的数据的可见性，这比以往任何时候都更为重要。设备在内，包括视频监视和检测系统，天气信息系统，激光雷达和雷达系统收集有关道路和交通状况的数据，并可以检测脆弱的道路使用者。可以利用此数据来控制动态消息标志，流量控制器和警报系统，以减少拥塞并提高安全性。
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
终端空域轨迹规范：冲突检测与解决
轨迹规范是一种指定具有公差的飞机轨迹的方法，使得飞行中任何给定时间的位置都被限制在精确定义的边界空间内。边界空间由相对于参考轨迹的公差定义，该参考轨迹将位置指定为时间函数。公差是动态的，基于飞机导航能力和交通状况。轨迹规范可以保证在任意时间段内的安全分离，即使在空中交通管制 (ATC) 系统或数据链路发生故障的情况下也是如此。它可以帮助实现 ATC 自动化所需的高安全性和可靠性，并且可以减少正常运行期间对战术 ATC 备用系统的依赖。本文介绍了用于检测和解决服务于主要机场的终端空域中指定轨迹之间冲突的算法和软件。在对主要终端空域全天交通的快速模拟中，所有冲突都几乎实时得到解决，证明了该概念的计算可行性和初步操作可行性。
因果序叠加的不成立定理
事件的因果顺序不必固定：在某个站点，一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量，比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的，而且是多种任务的有用资源。然而，量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪，事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加，与任何其他系统不相关吗？这里我们表明，对于一类广泛的过程来说，这是不可能的：任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程，即当用某些操作探测时，它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
人工智能在非洲的兴起及其影响......
例如，科技高管 Siobhán Lewington 认为，人工智能不会改变法律工作的性质，而是使律师能够专注于创建法律内容（例如，规划法律论据或起草定制合同），而不是手动完成死记硬背的工作。1 她举了 NextLaw Labs 的例子，这是 Dentons 的协作创新平台。Dentons 与 ROSS Intelligence 合作开发了一款法律顾问应用程序 (app)，利用 IBM Watson 的认知和自然语言处理能力来简化法律研究。在实践中，Dentons 的律师可以像问人类一样精确地向应用程序提问，应用程序会搜索法律以提供基于证据的答案。2 基于人工智能的技术还将道路上的交通传感器转变为智能代理，可自动检测事故并预测未来的交通状况。3 人工智能已被公认为对交通运输行业做出了重大贡献，尤其是提高了航空业的生产力。4
04-07 工作论文
摘要：智能交通管理被广泛认为是优化现有基础设施容量利用率的一种手段。智能交通管理的主要要求是收集高质量的交通状况数据，以生成准确的实时交通信息。这里要描述的方法由配备 GPS 的出租车车队生成此信息，这些出租车车队充当许多大都市地区的浮动车数据 (FCD) 提供商。本文的第一部分介绍了建立该数据库的方法。收集的信息可用于各种应用，例如实时交通监控、时间动态路由和车队管理。本文的第二部分提出了一个框架，用于使用这些数据将环境影响纳入智能交通管理系统。为此，提出了旅行时间和交通流量之间的映射。讨论了一些与根据速度曲线计算排放量相关的挑战。有了这些要素，环保的智能交通管理或许就能实现。