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2025年1月22日至23日，莱比锡动物园的国会大厅
•演讲者（两天）€445.00•成员（两天）€945.00•非会员（两天）1.045.00欧元€1.045.00•大学参与者（两天）€845.00€845.00•日间票务成员1 day day day day day day•1月22日（1月22日）非会员2日（1月23日）€670.00
乘客在公共交通中的安全性
摘要背景：乘客安全感知是影响欧洲公共交通使用的关键因素。尽管其重要性，但对影响乘客在公共交通系统内（尤其是在欧洲背景下）的安全性的特定要素进行了有限的研究。本研究旨在确定直接或间接影响乘客在公共交通中的安全性的因素，从而有助于提高乘客满意度和增加公共交通使用。方法论：使用公共交通公司的主要和二级数据采用了定量研究设计。主要数据是通过乘客调查收集的，乘客的乘客以1到10的规模对其感知的安全性进行了评分。辅助数据包括操作信息，例如时间表，人员调查时间表，乘客计数以及安全措施的存在。该研究检查了诸如员工的存在，票务检查的频率，城市与农村地区的频率，座位的可用性，较晚的旅行时间以及安全摄像机的存在等因素。进行了多个回归分析以检验假设。发现：分析表明，员工的存在对乘客的感知安全性产生了积极影响。然而，频繁的票证检查对这种关系进行了负面的调节，表明过度检查可能会减少员工在场对乘客感知安全性的积极影响。人满为患，以较低的座位可用性表示，对被感知的安全性负面影响，强调了管理座椅可用性的重要性。与期望相反，城市地区，较晚的旅行时间以及安全摄像机的存在等因素对乘客的安全安全没有重大影响。结论：本研究确定了显着影响乘客在欧洲公共交通中安全安全的关键因素。通过强调员工在场的积极影响以及人满为患和票务检查过多的负面影响，该研究为公共交通提供者提供了宝贵的见解。这些发现提供了实用的建议，以增强乘客的安全性，例如优化员工的可见度，平衡票务检查频率和管理人满为患。提高感知安全性对于鼓励更多地使用公共交通至关重要，从而支持可持续的城市流动性并解决更广泛的环境目标。
巴特里公园城市管理局 - NY.gov
• 通过电话、电子邮件、直接消息和票务系统为遇到技术问题的用户提供初始联系点，并解决所报告的硬件、软件/应用程序和网络问题。 • 确定用户问题的根本原因并实施解决方案（如有必要，与第三方供应商合作），在票务系统中记录所采取的步骤和解决方案，以供技术人员和员工知识库使用。 • 管理和优先处理用户报告的事件，并将未解决的问题上报给更高级别的支持团队。将影响多个用户的问题通知高级管理层。 • 为员工配置和设置设备（如手机、iPad、台式机和笔记本电脑）并提供使用培训。 • 贡献/创建/维护知识库文章、用户指南、常见问题解答，以促进自助服务支持。 • 为新员工提供技术指导，协助和主持技术开放时间，为用户提供 IT 应用程序和最佳实践方面的指导和培训。 • 参与 IT 项目和改进计划，以提高效率和效力。 • 为内部和外部虚拟会议提供技术支持。 • 根据需要提供随叫随到、下班后和周末支持，以解决关键问题、紧急情况、维护和升级问题。• 包装和运送设备 • 执行分配的其他职责
经常问的问题我有资格获得疫苗吗？
我需要取消约会才能在活动开始之前取消事件的门票。转到“票务”，选择您的订单，然后选择“取消订单”。1。转到您的订单。登录到您的Eventbrite帐户，然后单击“门票”页面上的订单。2。选择“取消订单”。选择“取消订单”（在您的订单详细信息旁边）。然后选择“是，取消此订单”。3。检查Eventbrite的电子邮件。与会者和活动组织者会收到一封电子邮件以确认取消。
SAP云中的机器学习
服务智能将您的门票分类，将其路由到最佳代理商，并提高关闭门票的准确性和时间。服务智能可以预测类别，并建议使用类似的门票，可以为您提供客户问题的潜在答案。解决方案可以预测完成的时间，扫描票务文本以识别产品和情感，并为您的初始响应推荐最合适的电子邮件模板。同时，该模型不断捕获反馈，以提高准确性，以提高准确性。
下一代服务台解决方案
下一代服务办公桌解决方案将带您超出传统服务台的局限性。这项智能工作场所服务通过服务体验加速器结合了专家交付人员，强大的流程控制和高级技术，这是多个Unisys解决方案背后的智能技术。将其用于一线用户支持，票务管理，事件管理和自我修复。它还提供远程帮助，知识管理和自动响应。
使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由
该研究将评估各种机器学习算法，包括SVM，Random Forest和Ensemble Models，以便对门票进行分类和优先级的优先级。准确对门票进行分类和优先级。高级数据预处理技术（例如TF-IDF矢量化和类平衡）用于处理数据不一致和不平衡。此外，研究还研究了将机器学习与基于规则的系统相结合的混合方法，以提高低频和模棱两可的票务类别的分类性能。此外，结合反馈循环和实时数据更新可确保模型适应性的IT环境。
在火车站利用机器学习
机器学习（ML）通过提供预测能力和数据洞察，大大改变操作并增强用户体验来彻底改变众多行业。在火车站，ML的整合提供了许多优势，包括提高效率，提高安全措施以及总体上更好的乘客体验。本文探讨了ML在火车站内的各种应用，重点是预测维护，乘客流量预测，智能票务系统和高级安全措施等关键领域。预测性维护采用ML算法来分析来自火车组件和跟踪条件的数据，从而允许及时干预潜在的故障。这种主动的方法减少了停机时间，优化了维护时间表，并最大程度地减少了与意外故障相关的成本。此外，ML驱动的乘客流量预测利用历史数据和实时分析来预测人群模式，从而在高峰时段可以更好地资源分配和人群管理。由ML提供支持的智能售票解决方案的出现，增强了票务购买过程，允许基于乘客行为进行无缝交易和个性化优惠。这些系统不仅简化了操作，而且还通过减少等待时间并消除了物理票的需求来提高客户满意度。此外，通过ML算法来增强火车站的安全系统，该算法分析视频提要和传感器数据以识别潜在威胁，从而确保乘客的安全旅行环境更安全。