充电非常容易,不受限制的移动充电车和不受限制的台式电池充电器。同时充电高达3或6台不受限制的电池,最大充电时间为2-3小时,以达到全电池容量。无限制的移动充电车每三个充电舱即可以120个VAC绘制250W。可以将其插入典型的北美120V墙插座中,而不必担心每首电路最多有12个电池。
摘要:在本文中,我们分析了不断演变的道德困境的结构,并着眼于人工智能在这种背景下日益重要的作用。从分析菲利帕·富特(Philippa Foot)提出的著名电车难题实验开始,我们考虑了多年来对这一道德困境的后续变体,最终提出了有关人工智能的电车难题,其中自动驾驶汽车必须自主做出生死攸关的决定。在此过程中,我们从哲学、社会和神经科学的角度考虑了这个问题,探讨了为人类和机器构建困境问题的基础。在从功利主义和义务论的角度考虑和分析电车问题之后,我们追随 Rittel 和 Webber 的脚步,强调义务论和功利主义传统“唯一正确答案”方法的谬误,即解决方案无疑是正确或错误的,并声称道德问题由于其内在的困境性质而无法解决。通过拒绝“自相矛盾”的方法,我们发现自己正在考虑两种方法都不是绝对正确的可能性。鉴于这些前提,我们提出了一种不同的方法,主张悲剧作为一种新工具发挥核心和创造性的作用,以增强人类和自动驾驶汽车解决道德问题的方法。
扩大免费电车区将消除交通障碍。许多学生每天都难以负担往返大学的费用,而对于原住民学生或来自社会经济背景较低的学生来说,这些数字甚至更加突出。扩大边界是让学生更容易接受大学教育的一步。此外,大学帕克维尔校区周围地区拥有大量学生住宿设施,2016 年人口普查指出,卡尔顿近 45% 的人口是就读大学、高等院校、技术或继续教育机构的学生。1 扩大免费电车区将使这些学生更容易进入城市和享受中央商务区的服务。
设计和优化城市运输网络的结构是一项艰巨的任务。在这项研究中,我们提出了一种受最佳运输理论和规模经济原则启发的方法,该方法在输入中很少使用信息来生成与公共交通网络相似的结构。与标准方法相反,它不假定任何初始的骨干网络基础架构,而是只使用少数原点和目标点直接从连续空间中提取它。分析了一组城市火车,电车和地铁网络,在模拟和真实基础设施之间的几个研究案例中,我们发现了一个值得注意的相似程度。通过调整一个参数,我们的方法可以模拟一系列不同的地铁,电车和火车网络范围,这些网络可进一步用于建议对相关运输属性的可能改进。我们算法的输出自然提供了两个网络之间相似性的原则定量度量,可用于自动选择相似模拟网络的选择。
驾驶援助系统增加了汽车的运营安全性。感谢使用天然制冷剂Co 2的有效能源传输和现代空调系统,电车的环境足迹明显低于延期车辆。创新的转型技术可确保对乘客的骑行更加顺畅,并使这些车辆保持更轻松,更高效。
将基于氢的扇形耦合技术集成到基于氢的混合可再生能源系统(HRES)是一种创造能量生产商的有前途的方法,尽管在这个很大程度上没有开发的领域中进行的研究很少。在本文中,开发了一种行业耦合策略(建筑物和运输)并应用于网格连接的PV/Battery/H 2 HRES,以最大程度地提高大学校园的自给自足,并产生电力和H 2用于在阿尔及利亚Ouargla驾驶电车。使用ε-constraint方法将多个客观大小优化问题作为单个目标问题解决,其中能量成本(COE)被定义为要最小化的主要目标函数,而电源供应概率(LPSP)和非可再生用法(NRU)的损失都定义为约束。粒子群优化和本垒打软件用于模拟和优化目的。在本文研究的两种情况下,进行了敏感性研究,以确定电车和NRU对h 2需求的影响对拟议系统的技术经济可行性的影响,然后在优化中引入了新的可靠性因素,即H 2供应概率的损失(LHSP)。第一种情况的结果表明,通过设置NRU Max = 100%,没有H 2的系统提供了最佳的解决方案,COE的COE为0.016 $/kWh,达到网格奇偶校验,并具有13%的NRU。但是,通过设置NRU最大值= 1%,获得了由网格/PV/PV/Electrolyzer/燃料电池/储罐组成的优化配置,该配置的0%NRU和COE为0.1 $/kWh。在第二种情况下,观察到增加电车数量(即增加H 2的需求)导致LHSP,COE,NRU和CO 2排放量显着降低。得出的结论是,在考虑经济方面时,网格/PV组合是研究系统的最佳选择。但是,考虑到未来能源系统的不断增长的要求,与H 2相连的PV将是最好的解决方案,尤其是与运输系统结合时。
我们经营着伦敦的大部分公共交通工具,包括伦敦地下,伦敦公共汽车,DLR,伦敦地球场,伊丽莎白线,伦敦电车,伦敦河服务,维多利亚教练站,桑坦德自行车和IFS云缆车。我们负责许可和规范伦敦的出租车(黑色出租车),私人租赁服务以及运营拨号乘车,这是一项免费使用服务,为老年人和残疾人伦敦人提供免费旅行。这些服务的质量对于伦敦人的生活质量至关重要。