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World File Search System城市交通
城市交通服务水平基准一览
1.简介 印度城市部门面临的挑战正在迅速增加，各级政府机构正在采取措施解决服务交付方面的差距。实现这一目标的重要步骤之一是引入适当的信息管理、绩效监控和基准测试系统。基准测试现已被公认为在服务交付中引入问责制的重要机制。它可以帮助城市地方机构 (ULB) 和其他机构通过共享信息和最佳实践来确定绩效差距并进行改进，最终为人们提供更好的服务。它提供 用于监控和报告服务水平基准的共同最低框架。 关于如何分阶段实施该框架的指南。城市发展部 (MoUD) 希望解决机构和运营方面的问题，以确保基准测试活动的长期可持续性。因此，建议所有 JNNURM 任务城市进行服务水平基准测试。此外，该计划将利用基准测试活动产生的信息促进绩效改进计划的制定。它将解决内部决策的绩效监控和向更高级别的政府和外部利益相关者的报告问题。2.需求 城市机构尚未制度化衡量城市交通活动绩效并采取进一步行动的系统。因此，重要的是所有利益相关者共同理解和使用基本最低标准的绩效基准集。根据城市的具体需求，可以定义和使用性能参数来改善城市交通质量。
EIT 城市交通新闻资料包
到 2030 年，欧洲预计将有 3300 万电动汽车车主需要高效充电，而 Nimble Energy 的电动汽车充电服务正试图满足这一需求。这家总部位于捷克的公司的核心是 Nimbee 的城市移动充电，由 EIT Urban Mobility 提供支持。这款自主电池供电的充电机器人将自行前往客户处，免除他们寻找充电站的麻烦。这项服务是同类服务中的首创，让驾驶员在需要时可以充电。
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。
人工智能政策增强东南亚城市交通
人工智能 (AI) 是技术进步的有力工具，对政府、行业、大学和社会有着深远的影响。在东南亚，人工智能既带来了机遇，也带来了挑战。地方政府越来越多地试验和试行人工智能技术，以创建智能、可持续和包容的城市。然而，城市采用人工智能需要适当的规划、管理和实施。因此，需要齐心协力建立东南亚产业、政府、学术界和社会之间的合作。本政策简报旨在概述如何实施人工智能以增强东南亚的城市流动性。为了最大限度地提高政策简报的相关性，我们在编写过程中咨询了各个领域的专家。
EDIF：迈向城市交通的数字孪生 - GOV.UK
Lee Chapman、Nicole Cowell – 伯明翰大学 Philip James、Jennine Jonczyk、Daniel Bell – 纽卡斯尔大学 James Evans、David Topping、Thomas Bannan、Ettore Murabito、Emma Tsoneva – 曼彻斯特大学 Mark Birkin、Dani Arribas-Bel、Dustin Carlino - 艾伦图灵研究所 执行摘要 2021 年秋季，交通部 (DfT) 和纽卡斯尔、曼彻斯特和伯明翰的三个城市观测站成功获得了 30 万英镑的经济数据创新基金资助。该资助的主要目标是促进和改善跨组织的数据共享，建立最佳实践，并在此过程中为城市交通数字孪生奠定基础。该项目的性质意味着在项目过程中其他各方也参与其中，即 Connected Places Catapult 和艾伦图灵研究所。本报告总结了该项目的主要成果，即对可用传感器数据进行分类、推荐元数据协议以及开发原型以集成（协调）和可视化来自 DfT、城市观测站和其他来源的不同数据流。还介绍了一些可供进一步开发的用例，包括基于 AI 的交通预测和空气质量建模与监测。报告还与脱碳议程建立了联系。报告最后给出了一份蓝图，概述了将这项工作提升为
智慧城市和城市交通中的人工智能
智慧城市活动和技术通常涉及生成数据和获取有关城市复杂性和动态性的新知识，而人工智能则将城市推向了利用数据和知识支持决策的下一步。城市人工智能的概念可以定义为：“在城市中运行的人工制品，能够获取和理解周围城市环境的信息，最终利用所获得的知识根据预先定义的目标采取合理行动，在复杂的城市情况下，当某些信息可能缺失或不完整时” 1 。到 2025 年，人工智能预计将实现 30% 以上的智慧城市应用，其中包括城市交通解决方案 2 ，这将大大有助于提高城市生活的弹性、可持续性、社会福利和活力。智慧城市中的人工智能应用可分为以下七个维度 1、3、4 ：
基于可持续性的城市交通战略规划：决策应用
摘要：公共交通是发展中城市的主要目标之一。这个主题不仅包括管理人员，还包括城市居民和环境，涉及经济、环境和社会因素。本文介绍了一种多标准决策过程，用于优先考虑克勒卡莱的替代公共交通项目，考虑到发展中城市的城市类型。它概述了三个计划中的改进项目：“电动市政公交车”、“轻轨系统”和“现有车辆的现代化和网络优化”。在本研究中，我们使用层次分析法和模糊技术按与理想情况的相似性排序 (TOPSIS) 应用，使用经济、社会、交通和环境子标准对交通项目进行优先排序。本研究的目的是选择最合适的项目，基于可持续性，提高克勒卡莱市的城市宜居性。在战略决策过程中，使用层次分析法 (AHP) 确定了每个可持续性标准的权重。模糊 TOPSIS 方法已用于对克勒卡莱拟议的备选项目进行排序。最后，比较了分析决策过程的结果，并选择电动市政公交车作为最佳项目替代方案。这项研究的结果不仅可以为当前与城市规划相关的需求提供解决方案，还可以确保更透明的决策
智能城市和城市交通中的人工智能
智慧城市活动和技术通常涉及生成数据和获取有关城市复杂性和动态性的新知识，而人工智能则将城市提升到利用数据和知识支持决策的下一步。城市人工智能的概念可以定义为：“在城市中运行的人工制品，能够获取和理解周围城市环境的信息，最终利用所获得的知识根据预定义的目标采取合理行动，在复杂的城市情况下，当某些信息可能缺失或不完整时” 1 。到 2025 年，人工智能预计将实现 30% 以上的智慧城市应用，其中包括城市交通解决方案 2 ，为城市生活的弹性、可持续性、社会福利和活力做出重大贡献。智慧城市的人工智能应用可分为以下七个维度 1、3、4：
氢气在城市交通中的作用
总体而言，氢气在城市交通中最具潜力的领域是公共交通（主要是公交车）、物流卡车和商用送货车辆。相比之下，氢动力汽车和氢动力火车和有轨电车的价值主张无法与电动汽车和火车的效率相媲美。分析表明，促进氢气在城市交通中的应用并不是一个线性过程。它需要跨部门合作，以确保知情的公众参与、有针对性的安全通信、战略性基础设施发展和强大的供应链。需要进行更多的研究和开发来解决氢燃料电池的主要缺点，例如（绿色）氢气生产、运输、储存和分配的成本。