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博洛尼亚机场2024年客运发展创历史新高：客流量首次突破1000万人次，同比增长
七月、八月和九月 2024 年，博洛尼亚机场创下了历史上最好的一年，首次突破 1000 万名乘客。确切地说，马可尼机场接待了 10,764,687 名乘客，比 2023 年增长了 8.1%。今年开局良好，乘客增幅始终超过 7%，博洛尼亚机场自夏季以来巩固了增长势头，连续五个月（5 月、6 月、7 月、8 月和 9 月）月客流量超过 100 万。特别是 8 月份，马可尼机场接待了 1,119,370 名乘客，创下了有史以来的最佳月度客流量，而 6 月 30 日星期日是机场历史上最繁忙的一天，到达和离开的乘客人数为 43,266 人。就全年总体数据而言，2024 年国内航班乘客人数为 2,657,532 人，比 2023 年增长 9.0%，国际航班乘客人数为 8,107,155 人，比 2023 年增长 7.8%。年客流量为 77,650 人次，比 2023 年增长 5.3%，货运量为 45,466 吨，增长 10.4%。在 2024 年“飞行次数最多”的目的地排名中，我们发现卡塔尼亚、地拉那和巴塞罗那位居前三名，阿尔巴尼亚城市今年跃升 (+53%)，将巴勒莫挤下领奖台，位居第四位（2023 年排名第三）。“前十”排名中的其他城市包括：巴黎戴高乐机场、马德里、伊斯坦布尔、伦敦希思罗机场、布加勒斯特和法兰克福。根据 2024 年 12 月的数据，马可尼机场的客流量为 717,260 人，比 2023 年同期增长 8.5%。国内航班乘客人数为 171,882 人（比 2023 年增长 6.1%），国际航班乘客人数为 545,378 人（比 2023 年增长 9.3%）。当月的航空运输量为 5,445 架次，比 2023 年 12 月增长 3.7%，货运量为 3,594 吨，比 2023 年增长 9.8%。12 月最受欢迎的目的地是：卡塔尼亚、巴塞罗那、地拉那、巴黎戴高乐机场、马德里、巴勒莫、伊斯坦布尔、布加勒斯特、伦敦希思罗机场和罗马菲乌米奇诺机场。博洛尼亚，2025 年 1 月 7 日
流量表兼容性矩阵
ethermeter®，Signalerizer™，themeterDisplay™兼容性矩阵1。脉冲型仪表和以乙体主题display™和Signalizer™的设计旨在专门接口到绝对编码器型仪表。然而，尽管主要专为绝对编码器型仪表设计，但Ethermeter®也为许多基于脉冲的仪表提供了仪表读取支持。因此，可以将脉冲表信号连接到以醚仪表输入通道的（或两者）。脉冲处理技术允许以太仪从基于非编码器的仪表收集电表总计和流量数据。常见的例子包括石油和化学仪，商业和工业天然气表，量校正量等。当以醚处理基于脉冲的仪表时，总计和流量率数据将从与基于编码器的仪表中使用的相同Modbus和Rockwell兼容的内存寄存器存储和传输。因此，无论将哪种类型的仪表连接到欲望术计（编码器与脉冲），连接的SCADA系统的总体化和流数据的收集都是相同的。由于可用的脉冲型仪表大量，因此我们无法提供完全兼容的脉冲型仪表制造和型号的详尽列表。相反，我们指定可接受的脉搏型技术，其中仅包括以下类型：•机械干触点•固态干触点•开放式收集器输入
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
基于AI的流量管理系统
城市交通拥堵是一个不断升级的问题，该问题是由增加的车辆数量和过时的交通管理系统驱动的。传统方法缺乏灵活性，导致长时间延迟，燃油消耗增加和更高的污染水平。本文介绍了AI驱动的自适应流量管理系统，该系统利用实时数据，机器学习和预测分析来优化流量流。拟议的系统使用实时的交通监控和动态信号控制来减少拥塞，最大程度地减少排放和提高道路效率，从而有助于可持续的运输生态系统。
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。
行业动态 – 流量控制 – 2024 年第三季度 - KPMG LLP
本文所含信息为一般信息，并非针对任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确及时的信息，但无法保证此类信息在收到之日是准确的，或将来仍将准确。任何人都不应在未彻底检查具体情况并征求适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。
基于人工智能的5G网络流量预测
2 文献综述 6 2.1 愿景和动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 网络切片面临的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... ... 12 2.6.3 物联网（IoT）和工业物联网（IIoT） .................................................................................. 14 2.7 5G 面临的挑战 .................................................................................................................................................. 15 2.7.1 网络软件化 .................................................................................................................................................. 15
2024 年 10 月预计圣玛丽斯河流量表 (cms)
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