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World File Search System流量管
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
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。
智能运输系统：IOT支持的流量管理和车辆到基础设施
1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。 升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。 交通警察的手动控制已证明是无效的。 “此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题 这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。 目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。 我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。 设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。 此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。 它是开创性，耐用且能力的。 关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。交通警察的手动控制已证明是无效的。“此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。它是开创性，耐用且能力的。关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。我们的主要重点是在这些特定情况下对智能合约的技术执行，强调了它们在保证强大而可靠的互动中的重要性。我们的分散方法创建了一个运输生态系统，该系统具有调整和满足智能城市地区不断发展的要求的能力。引言不断升级的城市化现象是一个复杂的全球问题，需要一个全面的解决方案。“由于越来越多的城市移民到城市，城市人口不断增长。根据联合国的说法，到2030年，全球城市人口预计将达到49亿左右。这引起了一些问题，包括污染，运输拥塞，资源耗竭等[1]。物联网（IoT）的扩散导致了一系列相互连接的IoT设备。这些设备始终收集数据并将其发送到计算机节点以进行进一步处理[2]。由于深度学习技术的重大进展，几种应用程序使用深度学习来分析收集的数据并获得“智能”和“自动化”。由于数据分析和使用
基于排队的大流量管理系统...
在现代通信和信息交换领域，网络流量监控是理解和提高网络性能的重要机制。网络系统日益复杂，需要采用强大的方法来分析和管理数据流，确保高效运行和最佳用户体验。在此背景下，本研究计划着手构建一个基础网络流量分析模型，其根源在于排队理论的原理。本研究承认网络流量动态与排队原理之间错综复杂的相互作用，这为理解和预测拥塞模式提供了一个结构化的框架。通过排队理论的视角，该项目旨在揭示网络流量的细微行为，为优化性能和资源分配的明智决策铺平道路。具体来说，本研究围绕两个不同的排队模型——（M/M/1）：（（C+1）/FCFS）和（M/M/2）：（（C+1）/FCFS）——进行战略性选择，以预测网络流量的稳定拥塞率。
智能流量管理的量子计算...
印度乌代浦伊德浦迪普尔ECE系的助理教授5摘要：智能交通管理是一个重要的问题，在现代城市中变得越来越重要。交通拥堵是全球许多城市的主要问题，导致长时间延误，高油耗和增加空气污染。传统的交通管理系统在应对这些挑战方面存在局限性。智能交通管理领域有可能通过使用量子计算来彻底改变量子计算，这是一种有希望的新技术，它根据量子力学原理运行。在本文中，我们讨论了交通管理中量子计算的潜力，包括其优势，挑战和未来的方向。我们还回顾了有关此主题的现有文献，并为该领域的未来研究提供了见解。关键字：智能交通管理，空气污染，量子计算。
流量管理指导计划和示例模板
为了使交通管理计划成功，现场的每个人 - 无论是在操作车辆还是移动工厂，还是行人 - 都应始终遵守交通管理要求。所有事件都必须报告给您的主管，包括近乎失误或其他危害。所有报告的事件，几乎没有发现或确定的问题将经历我们的标准事件调查和风险控制过程。事件也将定期分析，作为对交通管理计划和我们实践的审查的一部分。遵守该计划的规定对于本网站上的所有工人，承包商和访客都必须是强制性的。他们的行为将受到监督或监控，以确保遵守计划，场地程序和规则。不遵守可能会导致纪律处分。
CANSO 远程空中交通流量管理概念 ...
本章概述了空中交通流量管理 (ATFM) 及其目前在全球的实施方式。了解 ATFM 的基础知识可以帮助读者更好地理解其向远程 ATFM (LRATFM) 的演变，以及如何整合“传统”ATFM 和 LRATFM。
CANSO 远程空中交通流量管理概念 ...
本章概述了空中交通流量管理 (ATFM) 及其目前在全球的实施方式。了解 ATFM 的基础知识可以帮助读者更好地理解其向远程 ATFM (LRATFM) 的演变，以及如何整合“传统”ATFM 和 LRATFM。
具有速度相关燃料消耗公式的空中交通流量管理问题的非时间分段建模
这是一份未经编辑的稿件的 PDF 文件，该稿件已被接受出版。作为一项服务，我们为客户提供了这份稿件的早期版本。稿件将经过文字编辑、排版和校样审核，然后才能以最终形式出版。请注意，在制作过程中可能会发现可能影响内容的错误，并且适用于该期刊的所有法律免责声明均适用。
流量管理 (TFM) 工具
15. 补充说明 16. 摘要 目标：本研究的目的是更好地理解在使用交通流量管理 (TFM) 领域和其他适用的空中交通管制领域计划使用的决策支持工具 (DST) 类型时人类的行为。 背景：DST 通常不是 100% 准确或可靠的，因为它们基于概率信息（例如天气预报）做出决策。DST 可能会提供一个或多个建议。用户对自动化的信任和用户工作量会影响用户实施建议的程度以及任务的执行情况。 方法：来自 FAA William J. Hughes 技术中心的 16 名没有使用 TFM 工具和程序经验的志愿者作为参与者。我们设计了一项新手可以快速学习的任务，并专注于 TFM 人员执行的任务类型的几个关键方面。我们关注可能影响 DST 使用的四个因素：针对特定情况的培训、DST 的可靠性、DST 提出的建议数量以及总体任务工作量。结果：一些因素对任务绩效的客观衡量和主观衡量都有直接影响。一些因素以有意义的方式相互作用，说明了 DST 使用的复杂性，并为 DST 的开发和部署提供了见解和建议。结论：我们发现 DST 可靠性和任务工作量在任务执行中起着重要作用