☐ 有限的食物制备,无需烹饪 ☐ 食物制备需烹饪 ☐ 仅预包装/生产食物 我理解这些计划将在提交给环境卫生部门后 20 个工作日内获得批准/拒绝。在提交所有必需信息之前,计划不会获得批准。计划检查审查和施工检查费用(包括旅行时间)与运营许可费用是分开的。计划检查费用是预付的时间估计,基于当前小时费率。任何超出最初支付的计划检查费用的额外时间都应在提交移动食品设施许可申请之前支付。在开业前,必须获得所有最终施工批准,并且必须提交运营许可申请和费用。如果食品设施在没有有效的移动食品设施许可证的情况下开业,运营商将被关闭设施,并可能被处以不超过移动食品设施许可证费用三倍的罚款。 申请人签名 日期 印刷姓名 头衔 仅供办公室使用:
本报告讨论了感知安全 (PS) 在航班选择中的作用。在商业航空旅行中,机票价格、旅行时间、舒适度和其他可观察的航班特征通常被用作影响潜在乘客预订航班选择的属性。然而,安全或风险并不总是包含在航空旅行乘客的选择模型中,更不用说乘客对安全性的看法了。之所以没有包括这种安全感知,是因为它很难量化,因为潜在乘客会自行决定。航空运输中存在客观风险,但潜在乘客通常不知道这些风险,因此他们的安全感知中不包括这些风险。为此,本研究提出了包括安全感知的实验,以便人们可以估计人们愿意在多大程度上牺牲舒适度、时间和成本来提高感知安全。其次,研究了哪些飞行特征因素对安全感知的影响最大。结合实验,可以确定支付意愿 (WTP),这表明潜在乘客愿意为改变安全属性的措施支付多少钱。
1“总付款小时数”是 HCP 顾问根据 50% 的往返旅行时间利用率获得旅行报酬的小时数。2 旅行长度假设最佳旅行方式(例如飞机、汽车、火车),这就是为什么“总付款小时数”和“大致距离”不是线性或成比例的。要计算多目的地旅行的旅行小时数,请参考以下示例:一位 HCP 顾问从拉斯维加斯前往纳什维尔(1,000 英里)并完成第一个项目。第二天,HCP 从纳什维尔前往新奥尔良(500 英里)并完成第二个项目。完成该项目后,HCP 顾问从新奥尔良返回拉斯维加斯(800 英里)。要计算“总付款小时数”,请将总旅行英里数 1,000 英里 + 500 英里 + 800 英里 = 2,300 英里相加。接下来,参考“大致距离(往返)”栏确定总里程范围,根据此示例,该范围被归类为旅行 C。根据往返里程 2,300 英里和旅行 C“旅行分类”,此多目的地旅行示例的“总付款时间”为 6 小时。
摘要:随着物联网的出现,城市将很快被自动驾驶汽车填充,并由能够与城市基础设施和车辆积极互动的智能系统管理。在这项工作中,我们提出了一个基于强化学习的模型,该模型教授自动连接的车辆如何在这种环境中进行导航时如何节省资源。尤其是在基于拍卖的交叉管理系统的背景下,我们专注于预算节省。,我们通过不同的交通条件进行了一些深入的Q学习训练,以在节省货币和旅行时间之间的权衡方面找到最有效的变体。之后,我们将模型的性能与先前提出的随机策略进行了比较,即使在不利的交通状况下也是如此。我们的模型似乎很强大,并设法节省了大量货币,而无需大大增加流量的等待时间。例如,学习者出价者在交通繁忙的情况下节省了至少20%的预算,相对于标准投标者,较轻的交通量高达74%,并且节省了随机投标者的三倍。结果和讨论表明,在预见的未来现实生活中,该提案的实际采用。
1“总付款小时数”是 HCP 顾问根据 50% 的往返旅行时间利用率获得旅行报酬的小时数。2 旅行长度假设最佳旅行方式(例如飞机、汽车、火车),这就是为什么“总付款小时数”和“大致距离”不是线性或成比例的。要计算多目的地旅行的旅行小时数,请参考以下示例:一位 HCP 顾问从拉斯维加斯前往纳什维尔(1,000 英里)并完成第一个项目。第二天,HCP 从纳什维尔前往新奥尔良(500 英里)并完成第二个项目。完成该项目后,HCP 顾问从新奥尔良返回拉斯维加斯(800 英里)。要计算“总付款小时数”,请将总旅行英里数 1,000 英里 + 500 英里 + 800 英里 = 2,300 英里相加。接下来,参考“大致距离(往返)”栏确定总里程范围,根据此示例,该范围被归类为旅行 C。根据往返里程 2,300 英里和旅行 C“旅行分类”,此多目的地旅行示例的“总付款时间”为 6 小时。
柬埔寨是对亚洲和世界气候变化影响的最脆弱国家之一。该国的高水平脆弱性是由于其地理位置与广泛的洪泛区和低洼地形,对气候敏感敏感的部门的高度依赖以及适应气候变化的低愿望。气候变化有望增加洪水和干旱的频率和强度,提高平均温度和海平面,并加剧盐水侵入。极端温度和水文周期的变化已经导致了不可预测的降雨模式,干旱和洪水,海平面上升和盐水入侵。这些预计将降低农业,渔业以及制造业的劳动生产力,并对旅游业和林业部门产生负面影响。洪水还会导致医院,学校和市场的旅行时间间接成本,并导致供应链和货运的中断。频繁的干旱,尤其是在东南地区,对农作物产量和依靠生存农业的农村人口产生了严重影响。上游大坝对湄公河的影响加剧了干旱的影响,导致水的供应量降低。极度热量预计到2050年将劳动生产率降低20%以上,到2050年将旅游业收入降低约8%。气候变化还与增长的健康风险有关,包括媒介传播疾病,营养不良,呼吸道感染和与热有关的疾病。
自动驾驶汽车能解决目前所有的交通问题吗?自动驾驶汽车 (AV) 的引入不仅可能提供新的令人兴奋的出行方式,而且还能确保在庞大的城市网络和高速公路上更安全、更方便、更高效的导航。乘客可能有机会在旅途中放松身心,甚至可以将旅行时间高效地转化为工作时间。一个关键的风险是,AV 的所有这些优势可能会增加对个人机动交通的需求。AV 旅行的便利性可能会吸引个人更频繁地使用私人自动驾驶汽车 (PAV),甚至改变他们的长途旅行行为(例如,用 PAV 代替火车或飞机旅行)。因此,更多、更长的行程、更多的人能够无人驾驶出行(例如,残疾人、老年人或没有驾照的人)、空车驾驶(如果允许,例如,用于寻找停车位)和交通方式的转变(例如,用 PAV 代替自行车、火车或飞机出行)可能导致年人均车辆行驶里程大幅增加,并最终导致交通更加繁忙和道路更加拥挤。8,9
摘要。雅加达的医院在提供有关医院内部指示的信息时面临着无效的问题,因为这仍然取决于值班工作人员。此外,具有多个目的地的不同流动活动取决于每个患者情况。这种情况在某些十字路口引起人群。这对患者有害,因为他们的医疗旅程浪费了很多时间。GPS技术的应用将减少患者在进行某些活动中的旅行时间,例如注册,排队,医生咨询,实验室检查,付款和其他行政问题,通过指导患者通过其移动应用程序中显示的路径,这些路径与医院中的标志集成在一起。这项研究是通过定性数据分析通过设计模拟方法和雅加达医院设施和活动的数据收集进行的。该研究的重点是政府健康保险(BPJ)。基于GPS的移动应用程序是改善状况的解决方案,以便医院内的活动流动可以有效地运行并为患者达到一定程度的舒适度,从而为患者提供足够的,易于访问和易于理解的信息,并在卫生服务中实现可持续性。
摘要 智能交通系统 (ITS) 基础设施包含传感器、数据处理和通信技术,有助于提高乘客安全、减少旅行时间和燃料消耗,并减少事故检测时间。来自蓝牙® 和基于 IP(蜂窝和 Wi-Fi)通信、全球定位系统 (GPS) 设备、手机、探测车辆、车牌阅读器、基于基础设施的交通流传感器以及未来的联网车辆的多源数据使得多源数据融合能够被利用来对监控或观察的情况产生更好的解释。这是通过减少单个源数据中存在的不确定性来实现的。尽管数据融合 (DF) 已经证明了二十多年,但它仍然是一个与日常交通管理运营相关的新兴领域。迄今为止应用的数据融合技术包括贝叶斯推理、Dempster-Shafer 证据推理、人工神经网络、模糊逻辑和卡尔曼滤波。本文对 ITS DF 应用进行了调查,包括匝道计量、行人过街、自动事件检测、行程时间预测、自适应信号控制以及碰撞分析和预防,并指出了未来研究的方向。迄今为止令人鼓舞的结果不应掩盖在交通管理中广泛部署 DF 之前仍然存在的挑战。
行政总结交通拥堵是指随着车辆的交通量接近道路的能力,车辆上的车辆之间的相互作用引起的延迟。本报告调查了测量这些成本并评估潜在拥塞减少策略的最佳方法。如何测量充血会显着影响其估计的幅度。一些指标,例如道路服务水平(LOS)和旅行时间指数(TTI)测量拥塞强度;峰值和峰值周期之间的交通速度差异。此类信息对于做出短期决策很有用,例如如何在高峰时段穿越城镇,但不适合战略运输和土地使用计划决策,这些决策影响拥堵强度和暴露量(人们必须在拥挤条件下驾驶的数量)。全面指标衡量拥塞成本,这两个因素都考虑到了这两个因素。例如,纽约的TTI利率比休斯敦较差,尽管休斯顿的人均拥塞成本高于纽约,如下所示。在紧凑和多模式的城市中,拥塞更加激烈,但居民的总体遭受的损失较小,因为他们的旅行选择更好,并且在高峰期间开车较少。图ES-1拥塞指标