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技术审批和高速公路采用第 38 条
树木和其他绿色基础设施为社区提供了宝贵的服务，创造了有利于生物多样性、有助于缓解和适应气候变化并鼓励人们积极参与旅行的吸引力场所。NPPF 指出，“规划政策和决策应确保新街道两旁绿树成荫”。开发商和地方规划部门应与市议会的公路官员和树木官员合作，确保在正确的地方种植正确的树木，并找到符合公路标准和不同用户需求的解决方案。
N470-荷兰最可持续的高速公路
•有效的电源分布：该系统仅使用两个子场柜和低压直流电缆在整个4.7 km拉伸上有效分发电源。•可再生能源使用：该系统通过光伏（PV）面板和电池储存来无缝利用可再生能源，并加强了项目的可持续性焦点。•功率可用性：能够进行岛化操作，由于电池中的能量存储，系统即使与公共网格断开连接，该系统仍保持功能。•自动构成的微电网设计：微电网可独立运行分布式能源，根据当前/OS的规则集管理功率流。•网络安全优势：无需通信层，因此互联网连接，系统无法获得网络攻击。•商业上可行的项目：该项目在商业领域内运营，与典型的DC示范或试点项目不同。•遵守荷兰标准：根据NPR9090（荷兰DC安装技术指南）开发，以确保遵守国家标准。
使用大语言模型为高速公路驾驶的生成和不断发展的奖励功能
摘要 - 强化学习（RL）通过最大程度地提高奖励功能以实现最佳政策来推进自主驾驶技术，在推进自主驾驶技术方面起着至关重要的作用。但是，在许多实践中，制定这些奖励功能一直是一个复杂的手动过程。为了降低这种复杂性，我们引入了一个新颖的框架，该框架将大型语言模型（LLMS）与RL集成在一起，以改善自主驾驶中的奖励功能设计。该框架利用在其他领域证明的LLM的编码功能来为高速公路场景生成和进化奖励功能。框架首先要指示LLM基于驾驶环境和任务描述创建初始奖励功能代码。然后，通过涉及RL培训和LLMS的反射的迭代周期来完善此代码，从而使其审查和改善产出的能力受益。我们还开发了一个特定的提示模板，以提高LLMS对复杂驾驶模拟的理解，从而确保生成有效且无错误的代码。我们在三种交通配置的高速公路驾驶模拟器中进行的实验表明，我们的方法超过了手工制作的奖励功能，达到了平均成功率22％。这不仅表明了更安全的驾驶，而且还表明了开发生产率的显着提高。
一种用于在加利福尼亚高速公路系统上生成流量数据的机器学习模型
加利福尼亚运输部（CALTRANS）希望提高全州收集的交通数据的准确性和可靠性。CALTRAN的流量数据收集的主要方法是使用智能运输系统（ITS）元素，例如交通普查和性能测量系统（PEMS）站。通过这些方法收集的数据受覆盖区域的稀疏性，不可靠的传感器功能和不可靠的质量的限制。caltrans需要准确的流量数据来执行基本功能，例如交通流量优化，基础设施开发，安全增强和紧急响应。使用现有的流量数据源有必要改进并确保Caltrans的交通数据可靠。将开发机器学习（ML）模型，以填补Caltrans流量数据的空白。这种方法有可能消除采购其他流量传感器和其他数据源的需求。
公路自动化车辆的标准和性能指标
2023年9月5日至8日，美国国家标准技术研究所（NIST）持有公路自动化车辆的第二个标准和性能指标。这项为期四天的虚拟活动提供了NIST最近在自动化车辆（AVS）的工作的最新信息，并为利益相关者提供了提供有关当前和未来NIST研究的反馈和意见的机会。研讨会包括高级主题演讲，一系列行业主题演讲以及有关其当前AV活动的NIST演示。行业的主旨演讲和NIST演示与突破性会议配对，讨论了NIST在六个关键领域的进步，社区挑战和利益相关者的研究需求：系统互动，感知，网络安全，通信，人工智能和数字基础设施。普遍同意，延期标准可以更好地比较新兴技术。其他关键主题包括：1）用于自动化和相关性的数字技术问题，包括人工智能，机器学习和智能连通技术（即车辆到车辆（V2V），车辆到车辆到媒介物（V2i），v2i），以及车辆到达的everyverthing（V2X）； 2）需要标准化或通用语言来改善信息共享； 3）开放数据集，以支持和验证系统组件和领域的技术进步和标准化（即与技术并行演变的标准）； 4）NIST作为召集人将各种利益相关者聚集在一起进行知识交流和跨行业对话的关键作用。
高速公路：使用RL信息模型
摘要 - 自主驾驶是一项复杂的任务，需要高级决策和控制算法。了解自动驾驶汽车决定背后的基本原理对于确保其在高速公路驾驶中安全有效的操作至关重要。这项研究提出了一种新颖的方法，即Highwayllm，它利用了大语言模型（LLMS）的推理能力，以预测Ego-Vehicle导航的未来路点。我们的方法还利用预先训练的强化学习（RL）模型作为高级计划者，对适当的元级行动做出决定。Highwayllm结合了RL模型的输出和当前状态信息，以对下一个状态进行安全，无碰撞和可解释的预测，从而为自我车辆构建轨迹。随后，基于PID的控制器将车辆引导到LLM代理预测的航路点。LLM与RL和PID的集成增强了决策过程，并为高速公路自动驾驶提供了解释性。
报告 #2024-COW-19 - 代表交通部更换比弗河大桥，区域公路 15，布罗克镇
1.1 比弗河大桥是一座三跨后张法混凝土连续实心板桥，位于布罗克镇。该桥承载着比弗河上的 15 号区域公路，位于比弗顿附近 12 号公路以西约 100 米处（附件 1）。2023 年 11 月 16 日，交通部 (MTO) 关闭了这座桥。2024 年 4 月 4 日，报告 #2024-W-14 提交给工程委员会，并被转回给工作人员以获取更多信息，以便从 MTO 获得保证，即在达勒姆地区（地区）开展任何工作之前，他们将资助所有相关费用。本报告的目的是提供自那时以来发生的事情的信息，并寻求地区工作人员代表 MTO 继续建造临时和永久桥梁的批准。
国家公路的经济作用
1. 简介 国家公路是英格兰各社区和地区社会价值增长和繁荣的催化剂，支持变革、创新和创造本行业的新技能。国家公路和 SRN 的三大核心经济角色 1 共同创造了广泛的社会价值，并通过支持英格兰各地的就业增长和商业投资促进了繁荣。作为雇主、采购商和投资者，我们对数千名员工、企业及其所在社区产生了直接和积极的影响。与我们广泛的供应链一起，我们成为为人民、环境和经济带来利益的催化剂。在推动社会和经济价值方面，我们专注于技能、平等、多样性和包容性以及技术创新。作为运输行业的主要参与者，我们以身作则，与我们的供应链合作，推动行业价值，培养专业知识和技能，与社区互动，分享我们对创新计划投资的收益。国家公路在创造社会价值和支持繁荣方面的努力主要集中在四个关键领域，这些领域主要由不同的人群定义： 1. SRN 的客户 2 。 2. 我们的员工。 3. 我们的供应链。 4. 为更广泛的社区树立榜样。
国家公路的经济作用
业务和创建就业活动的空间直接支持就业增长，并有助于提高生产率和创新。政府认为，支持投资有经济利益来推动人们，企业和金融的共同点，从而产生积极的溢出或集聚效应，从而通过大规模，活动的范围和集群产生上升的回报2。建筑本身是经济的重要组成部分：它本身直接贡献了988亿英镑的GVA，但间接和诱发的影响更大：房屋建设每年贡献1004亿英镑的GVA，每年120万英镑，支持120万英镑的收入，贡献70亿英镑的税收，通过106美元的贡献，通过106英镑，通过106英镑，通过106英镑，通过106英镑的贡献，供应1060万英镑，从而捐款，贡献了1040万英镑的薪水社会住房和开放空间4，而商业物业的资本投资为260亿英镑，工作量为0.37亿英镑。拥有一个以最可持续的方式满足发展需求的计划系统 - 与零碳目标一致 - 对于国家繁荣至关重要。发展能力与SRN的联系并没有破坏SRN是国家公路的重要核心作用。
国家公路的经济作用
应该强调的是，SRN上的绝大多数车辆英里是主要在汽车中的乘客制造的。在英格兰，汽车和出租车在2022年的SRN上占网络所有车辆里程的SRN的654亿英里（BVM）。相比，HGVS占10.5BVM（11％）。这部分反映了许多基于服务的业务进出口商品的事实。例如，我们的业务用户调查表明，有62％的金融和保险业务，49％的艺术，娱乐和娱乐领域的企业，医疗保健和医疗服务进口或出口商品的46％（相比之下，制造业的74％，零售/零售/批发/批发）15。这表明，尽管SRN的高效，可靠和安全的功能对货运和物流部门至关重要，但它在依赖于SRN的人们的其他部门的其他部门中起着同样重要的作用。