传感器,AI和计算硬件的进步使自动驾驶汽车更接近现实。9,10,11当前在商业上可用的高级驾驶辅助系统,自动化一些驾驶功能,但仍需要驾驶员。12,13辆无人驾驶汽车在预定的设计场景(例如城市道路和高速公路)中被驾驶。14,15,16但是,在所有情况下能够驾驶的完全自动的公路车辆仍然被认为是边境。 17,18自动化可能会在实施技术和建立足够的物理和数字基础设施时产生成本。 3,19这些成本可能会因消除人类驾驶员而节省的能力来抵消。 随着驾驶员与系统之间的驾驶职责的重新分配,也可能会引起人们的关注:(i)安全,(ii)分配负债和(iii)数据安全。 20,21,2214,15,16但是,在所有情况下能够驾驶的完全自动的公路车辆仍然被认为是边境。17,18自动化可能会在实施技术和建立足够的物理和数字基础设施时产生成本。3,19这些成本可能会因消除人类驾驶员而节省的能力来抵消。随着驾驶员与系统之间的驾驶职责的重新分配,也可能会引起人们的关注:(i)安全,(ii)分配负债和(iii)数据安全。20,21,22
I.使用智能运输系统(ITS)引入流量信息预测,需要有形的关注,以有效地管理不同运输方式的流量。在该领域的主要进步中,非线性模式的精确预测仍然具有挑战性。道路是人们,商品和服务的最便宜的运输方式。人口增长和有限的基础设施成为了在道路上过境的主要关注点,因此城市道路网络和运输系统现在更加复杂。随着无线传感和通信技术的发展,从各种多元来源收集的交通数据本质上是巨大的和异质的。由于收集和存在大量数据,也有必要解决与智能系统解决与交通相关问题的传播,预测,存储,隐私,隐私和计算成本有关的问题。除了由于各种外部因素而增加的流量数据增加。因此,流量信息预测扮演着重要的输入元素,可以使用其适应性控制单元管理和管理流量。这些单元是在标准硬件上构建的有效算法的集成。实施了几种技术,可以使用在线和历史时间序列流量数据预测流量信息。模型是为解决与流量有关的特定问题而设计和开发的,这留下了多个问题,这是一个开放的挑战。鉴于哪些研究人员发现在交通预测领域中要解决许多不断增长的关注和差距,这起着积极作用,可以使用其系统做出协同决定。为了填补这些空白,具有非常广泛的交通特征,标准,功能的人创造了不同的问题陈述
街道视图图像(SVI)已成为城市研究中有价值的数据形式,从而为绘制和感知城市环境提供了新的方法。然而,关于SVI的代表性,质量和可靠性的基本问题仍然没有被解散,例如该数据在多大程度上可以捕获城市并进行数据差距导致偏见。这项研究位于空间数据质量和城市分析的交集中,通过提出一种新颖和e ff的方法来解决这些问题,以估计SVI在城市环境中的元素级别覆盖率。该方法整合了SVI与目标要素之间的位置关系,以及身体障碍的影响。将数据质量的域扩展到SVI,我们引入了一个指标系统,该系统评估了覆盖范围,重点是完整性和频率维度。作为一个案例研究,进行了三个实验,以确定SVI覆盖和代表城市环境因素的能力的潜在偏见,并以建筑物外墙为例。发现,尽管在城市道路网络沿线可用性很高,但Google Street View在案例研究区中仅覆盖62.4%的建筑物。每栋建筑物的平均立面覆盖率为12.4%。svi倾向于过分陈述非住宅建筑物,因此可能导致有偏见的分析,并且其对环境因素的覆盖范围依赖于位置。这项研究还强调了在不同数据采集实践下的SVI覆盖范围的可变性,并提出了SVI收集的最佳采样间隔范围为50-60 m。调查结果表明,虽然有价值的见解,但它不是灵丹妙药 - 它在城市研究中的应用需要仔细考虑
2024 年 5 月 15 日 作者:高级飞行员雅各布·伍德 第 374 空运联队公共事务部 5 月 3 日,横田空军基地成员和当地居民参加了福生市的志愿清洁活动,这是该市“春花运动”的一部分。 此次与福生市政厅的年度合作聚集了 100 多名美国空军、日本航空自卫队成员及其家人,共同清理城市道路沿线的碎片和垃圾。 “我们希望共同努力,保持当地环境清洁,成为好邻居,”第 374 信号中队部署负责人兼清理协调员技术士官 Eladio Arce 说道。“志愿者们分成小组,从福生门到福生站,从公园、道路和小巷里捡拾垃圾。” 参与者齐心协力收集了超过180加仑(约681升)的可燃垃圾和超过15加仑(约57升)的可回收垃圾。清理面积超过两平方英里(约合 5.2 平方公里),清理距离总计 10 英里(约合 16 公里)。 “关注基地内外的社区并采取行动非常重要,”第 374 信号中队计算机安全主管技术士官 Ernest Vann 说道。“作为同一个社区的成员,环境是生活的重要元素。我希望这项举措能够提高全社会的意识。” 参加者们带着装满垃圾的袋子聚集在福生站附近的公园,并将垃圾收集起来,结束了活动。 “(清理工作)表达了我们对该地区的兴趣,也表达了我们对日本社区接待我们的感激之情,”阿尔塞警官说。“我们必须以最大的尊重对待当地人,就像我们对待邻居一样。”
ADP 年度发展计划 APRM 非洲同行评审机制 ARV 抗逆转录病毒 BMUs 海滩管理单位 CA 县议会 CBROP 县预算审查和展望文件 CDF 选区发展基金 CFSP 县财政战略文件 CHV 社区健康志愿者 CGK 基苏木县政府 CIDP 县综合发展计划 CIMES 县综合监测和评估系统 CoG 州长委员会 CU 社区单位 ECDE 早期儿童发展教育 EIA 环境影响评估 ERS 经济复苏战略 EU 欧盟 FY 财政年度 GBV 性别暴力 GDP 国内生产总值 GESIP 绿色经济战略和实施计划 GoK 肯尼亚政府 HDI 人类发展指数 HIV/AIDS 人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合症 ICT 信息通信和技术 KCHSSIP 基苏木县卫生部门战略投资计划 KDHS 肯尼亚人口健康调查 KEMSA 肯尼亚医疗用品管理局 KeNHA 肯尼亚国家公路管理局 KeRRA 肯尼亚农村道路管理局 KISIP 肯尼亚非正规住区改善计划KNBS 肯尼亚国家统计局 KRB 肯尼亚道路局 KTB 肯尼亚旅游局 KUP 基苏木城市计划 KUSP 基苏木城市支持计划 KURA 肯尼亚城市道路管理局 LBDA 湖泊流域开发局 MDGs 千年发展目标 M&E 监测与评估 MTP 中期计划 MMR 产妇死亡率 NEMA 国家环境管理局 NHIF 国家医院保险基金 NITA 国家工业培训局 PPPs 公私合作伙伴关系 PWD 残疾人 SDG 可持续发展目标 SWM 固体废物管理 UN 联合国
巷道保存是自动驾驶中至关重要的功能,对于车辆安全,稳定性和遵守交通流量很重要。巷道控制控制的复杂性在于平衡各种驾驶环境的精确性和响应能力。本文对两种强化学习(RL)算法进行了比较检查 - Double Deep Q-Network(Double DQN)和近端策略优化(PPO) - 用于跨离散和连续动作空间的车道。double dqn是对标准深q网络的升级,消除了q值的高估偏差,证明了其在离散作用空间中的有用性。这种方法在高维环境(如高速公路)等低维环境中发光,在该环境中,车道保存需要经常进行离散的修改。相比之下,PPO是一种用于连续控制的强大政策梯度方法,在高维情况(例如城市道路和弯曲的高速公路)中表现良好,在这种情况下,必须进行持续的,准确的转向变化。在MATLAB/SIMULINK模拟中测试了这些方法,以模拟高速公路和城市驱动环境。每个模型都集成了车辆动力学和神经网络拓扑以构建控制技术。结果表明,双DQN始终保持在高速公路设置中的车道位置,从而利用了其最小化Q值高估的能力,从而达到了稳定的车道居中。ppo在动态和不可预测的设置中超出了持续的控制调整,尤其是在困难的交通状况和弯曲道路上。这项研究强调了将RL算法与特定驾驶环境的动作空间要求相匹配的重要性,在离散任务方面具有双重DQN,并且在连续自适应控制方面具有出色的DQN和PPO,从而有助于提高自主汽车的灵活性和安全性。
1. 该计划应始终保存在现场,并根据任何变化进行更新。 2. 在所有控制措施安装完毕之前,不得开始清理或平整。 3. 承包商负责在施工期间安装和维护临时侵蚀和沉积物控制措施,并制定任何必要的永久性控制措施,以防止从项目现场释放污染物。 4. 应在必要时使用、修改和维护控制措施以反映当前情况。应每周检查控制措施,并在每次降水事件后检查。当沉积物水平达到控制措施高度的 1/2 时,应从控制措施中清除累积的沉积物。 5. 承包商应及时清除施工活动可能在通行权、私人财产或水道中堆积的所有沉积物、泥浆和建筑碎片。 6. 必须使用车辆跟踪控制板稳定受干扰场地的所有出入口。只能通过批准的 CSMP 上显示的批准位置进入。 7. 地面扰动暂时或永久停止 14 天或在一个生长季节内土地扰动区域,应实施临时土壤稳定措施。8. 混凝土废料和搅拌车的冲洗水应在现场控制、移出现场并妥善处理。不得允许材料进入州水域。9. 承包商负责遵守所有当地、州和联邦法律。此外,承包商必须获得所需的许可证。10. 紧急通道必须始终保持无障碍并可通行。11. 对于在通行权内进行的任何工作,请与城市道路通行权经理协调特殊许可事宜。未经公共工程主管事先批准,不得在 11 月 1 日至 5 月 1 日期间在道路通行权内进行任何工作。12. 如果道路通行权许可证有要求或现场工作影响行人或车辆通行,则应安装交通控制。所有交通控制均应符合最新版《统一交通控制设备手册》。 13. 承包商应维护施工现场附近的人行道,供公众使用。在人行道旁边进行施工且可能存在高空危险的区域,施工方负责安装和维护人行道防护装置。
这项研究的重点是预购采购实践对肯尼亚卡卡梅加县道路当局供应链绩效的影响。在公共机构中实施和采用采购订约实践,由于其复杂性和缺乏资源,不断面临挑战,这直接影响供应链绩效。机构在竞争性的商业环境中运作,有许多参与者,每天都在进行大规模的变化以提高其绩效。最佳绩效的关键是了解预裁切采购实践的贡献。该研究涵盖了卡卡梅加县的区域办事处的三个道路当局:肯尼亚国家公路管理局(KENHA),肯尼亚城市道路管理局(KURA)和肯尼亚农村道路管理局(Kerra)。研究采用了系统理论。该研究采用因果研究方法来解释变量的原因和影响。目标人口是48名受访者,由道路当局的供应链官,道路官员和帐户官员组成。研究中采用了一种人口普查方法。结构化问卷被用作数据收集工具。试点测试是在维希加县进行的。使用描述性和推论统计数据分析数据。使用表和数字显示了数据。使用李克特量表来确定变量在五个点尺度上的陈述有多大的变量。回归分析表明,肯尼亚卡卡梅加县的道路当局的收缩前采购实践对供应链绩效没有显着影响(t = 0.605,p> 0.05)。这意味着卡卡梅加县有效实施预缩采购实践的道路当局更有可能具有高性能的供应链。该目标的发现表明,预裁切的p 0.05,造成了供应链绩效变化的0.8%。因此,根据研究,机构需要重新检查其采购实践,以利用改善供应链绩效的领域。关键词:预裁切采购实践,供应链绩效………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
n这个特别版的Evergreen,我们参观了新泽西州的传说中的松树桶,这是我从未去过的美国唯一森林的州。令我非常惊讶的是,我看到了我已经出版杂志的近40年来看到的一些最好的林业,所有这些都是由鲍勃·威廉姆斯(Bob Williams)提供的,鲍勃·威廉姆斯(Bob Williams)是新泽西州的本地人,也是该州最受尊敬的森林人。我的艾伯逊祖母于1894年出生于纽瓦克,该州的大型城市,最新的人口普查中的人口为304,960。她记得从家里走到悠久的奶牛场。今天,有10,841,764人居住在纽瓦克17英里以内。,但是从曼哈顿到纽瓦克需要一个多小时的时间。四到六巷新泽西收费公路上的交通畅通无阻。幸运的是,除了最乡村社区以外,还有数百个市政公园和数英里的步行小径,并带有训练有素的标志。分钟数分钟,南费城国际机场,朱莉娅和我在1776年圣诞节夜在乔治·华盛顿大陆军队在黑暗中越过黑暗的地方越过了特拉华河。黑森军队在一场关键的战斗中感到惊讶。十一年后,新泽西州成为第一个批准《权利法案》的州,也是第三个批准宪法的国家。两年后,华盛顿将军成为我们的第一任总统。在新泽西州占500万英亩,是美国第五个最小的州。,但在每英亩的基础上,它是人口最多的。一旦您到达伊丽莎白(Elizabeth)以南,人口为135,829。当您到达克莱门顿的鲍勃的松树林林业办公室时,人口为5,344,您正在进入林业和农业国家,并由庞大的城市道路网络相互联系的小乡村城镇打击。面向页面上的地图追踪了我们从10月3日至10日与鲍勃一起在车轮上旅行的狭窄铺路和未铺路的道路。1600年代初,瑞典人和荷兰人降落在附近。在Speedwell附近的Lee Brothers Forestry and Cranberry养殖业务上,我们通过了一个标志着Eagle Tavern的位置。它欢迎渴的旅行者从费城到塔克顿的旅程
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远,将网络安全传播到不变的紧急性,而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移,串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大,从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性,启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内,网络脆弱的无处不在,超越了戏剧性的描绘,因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白,人为敏感性和算法近视,以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服,封装了智力主权征服,制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可,而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条,朝着零信任矩阵,永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置,随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒,加密熵,机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂,利用超自动浸润的启发式方法,不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生,促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式,使人类的智慧与算法的感知协同。此外,对跨国网络安全佳能的遵守,增强了机构的弹性,确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略,编纂事件响应学说,并灌输网络弹性范式,以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。