XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System航空公司
捷蓝航空公司的马车合同
JetBlue Airways Corporation（“运营商”或“ JetBlue”）的国内运输和国际运输均受这份运输合同中包含的条款和条件的约束，并在适用的情况下遵守条约，政府法规以及与美国运输部以及适用于您的书籍，条件，或/或限制渠道有关的条约，政府法规和关税。如果您的行程涉及在JetBlue CodeShare合作伙伴操作的航班上旅行（如下所示），请参见第35节。如果您的行程涉及在JetBlue Interline合作伙伴运营的航班上旅行，请参见第36节。通过预订或接受承运人的运输，每个乘客（如下所示）都同意受以下所有条款和条件的约束。
皇家斯威士兰国家航空公司 (RENAC)
❖ 有效的营业执照 ❖ 表格 J ❖ 表格 C ❖ 有效的原始税务合规证书 ❖ 授权书 ❖ 斯威士兰国家公积金合规证书 ❖ 所有董事的无犯罪记录证明或无罪宣誓书 ❖ 劳动合规证书 ❖ 过去两年的财务报表。 ❖ 资格声明。 提案必须附有投标收据，投标费为 1000.00 埃及镑，不可退还，可通过 EFT 支付，账户为皇家斯威士兰国家航空公司账户（由相关方提出要求） 投标人必须将其技术提案放在密封的信封中，并将财务提案放在单独的密封信封中。技术和财务提案都必须放在密封的信封中，信封上标有 RENAC 012 OF 2024-2025“为斯威士兰航空提供营销咨询服务” 提交截止日期为 2024 年 12 月 13 日 12:00。不接受电报、电话、电传、传真、电子邮件和逾期投标。公司不接受最低投标或任何投标。澄清请求应在 2024 年 12 月 6 日或之前以书面形式发送至采购和库存经理，邮箱为 tenders@renac.co.sz。CAPTAIN. PQ DHLAMINI 首席执行官
航空公司的Corsia EEUS采购事件
•一旦确定了信用额的付款，EEU将在参与者指定的CBL市场注册表帐户中举行，该帐户是CBL Markets用艺术注册表的帐户的子帐户。取消EEU将由具有CBL权限的授权用户要求。•此子帐户结构意味着航空公司不必设置自己的注册表Art帐户，这通常需要10,000美元/年费。•如果参与的航空公司希望在ART上设置自己的注册表帐户并支付10,000美元的年费，则也是可能的，并且信用额将在和解后将其转移到该帐户。航空公司的艺术帐户需要在航空公司参加采购活动之前进行运营。在艺术注册表中取消学分：
西南航空公司供应商行为准则
在西南航空公司（“西南”或“公司”）的目的是通过友好，可靠和低成本的航空旅行将人们与生活中的重要事物联系起来。这补充了我们成为世界上最受欢迎，最高效，最有利可图的航空公司的愿景。整个西南部，我们以内心为自己作为航空公司的声誉而感到自豪，这自然而然地扩展到对尊重人，对我们的社区有所作为并尊重我们的环境资源的热情。始终，我们专注于通过我们的人民，表现和为地球服务做正确的事。我们试图通过遵守适用的法律并制定适当的政策来促进我们的业务中的人权，并捍卫侵犯人权的侵犯。要了解有关西南航空对企业公民身份的更多信息，包括与环境，社会和治理有关的努力，请参见我们的西南公民页面。
使用幼稚的贝叶斯算法预测航空公司飞行延迟的机器学习方法
航空业在全球运输中起着至关重要的作用，促进经济增长和革命性旅行。但是，航班延误已经成为一个日益严重的关注点，影响了航空公司和乘客。本研究旨在研究用于飞行延迟预测的幼稚贝叶斯算法。目的是使用幼稚的贝叶斯算法开发可靠的飞行延迟预测模型并评估其性能。使用美国运输部（DOT）的飞行延迟和取消数据的数据集用于预测。本研究修改了高斯幼稚贝叶斯的参数调整，以识别专门为该飞行延迟数据集构建模型的最佳值。参数调整高斯幼稚的贝叶斯模型的性能与另外两种众所周知的算法是K-Neartiment Neighbors（KNN）和支持向量机（SVM）。还对KNN和SVM算法进行了培训和测试，以完成航班延迟的二元分类，以实现基准测试。通过比较准确性，特异性和ROC AUC分数的值来实现算法的评估。比较分析表明，高斯幼稚的贝叶斯的表现最佳，精度为93％，而KNN的性能最差，而ROC AUC得分为63％。
英国航空公司 2024 年 1 月 1 日六个月业绩
1 定义见截至 2023 年 12 月 31 日的年度报告和账目，应与本文件一起阅读。 管理层审查 英国航空假期 (BA Holidays) 已发展成为英国领先的假期公司之一，为了最好地加速业务增长，BA Holidays 的所有权于 4 月 1 日从英国航空公司转让给 IAG Loyalty。这一战略举措提供了一个将两家成功的企业合并在一起并为客户和更广泛的国际航空集团建立更好的主张的机会。BA Holidays 的运营、领导和品牌形象保持不变。截至 2024 年 6 月 30 日的六个月期间，集团确认税前利润为 12.64 亿英镑（2023 年：利润 5.27 亿英镑）。其中包括出售 BA Holidays 的净收益 6.5 亿英镑作为非经营性项目。以可用座位公里 (ASK) 衡量的总体运力增加了 5.2%，客座率增加了 1.5 个百分点。这是由于休闲和商务客流量增加，因为与 2023 年同期相比，需求有所回升。客座率的增加，加上平均客运收益率小幅下降 1.9%，导致客运收入与 2023 年同期相比总体增长了 6.2%。我们的运营英国航空继续与整个业务和整个行业的利益相关者密切合作，以确保为客户提供服务，并更加注重推动运营绩效和弹性的提高。作为其 70 亿英镑转型计划的一部分，英国航空将为运营投资超过 1 亿英镑，包括通过引入基于团队的结构对希思罗机场进行变革，并在全球运营中引入 Pathfinder 和 Mission Control 等新技术，以帮助决策并打造世界一流的运营。该航空公司在希思罗机场和整个网络的 15 分钟内起飞绩效指标 (D15) 有所提高，在 2024 年第一季度达到 78.6%，这是自 Covid-19 大流行以来的最高绩效，在 2024 年第二季度达到 71.8%，与 2023 年同期相比有所改善。与 2023 年相比，英国航空在希思罗机场的 D15 绩效增长继续优于其欧洲竞争对手在其欧洲枢纽的表现。
使用机器学习方法预测航空公司票价
抽象机票定价是一个复杂而动态的过程，受到各种因素的影响，包括需求波动，季节性变化和竞争策略。准确的价格预测对于两家航空公司，最大化收入和客户以确保最佳交易至关重要。传统方法通常无法捕获机票定价的复杂和快速变化的模式。随着机器学习算法的出现，增强了票价预测的准确性和可靠性的潜力越来越大。本文旨在使用ML算法根据航空公司飞行数据来预测票价，并比较ML算法的性能。本文的次要目标是确定影响航空票价的主要因素。本文使用了从开放式来源获得的您和PG的飞行价格数据集。最终数据集由从2022年6月1日至2022年8月30日的962个记录组成，共三个月，其中包括19个不同的变量。将统计测试和ML算法应用于最终数据集。本文比较了培训和测试阶段中的MAE，MSE，RMSE和R2等性能指标，以预测机票价格的各种ML模型。根据模型培训和测试结果，最佳算法是GPR，R2：0.86（训练）和R2：0.90（测试）。这些发现与现有文献一致，进一步验证了某些模型在特定环境中的卓越功效，并证明了该领域的重大进展。本文通过比较各种机器学习算法在预测航空公司票价上的有效性，为模型性能和关键价格确定的因素提供新的和宝贵的见解，从而为文献做出了贡献。
增加外周血液DNA损伤和血清抑制活性蛋白的血清水平升高：航空公司P
Band等人于1990年首次报道了商业航空公司飞行员（AP）中特定类型癌症的过量风险的初始证据。[1]，发现非黑色素瘤皮肤癌，脑癌和霍奇金氏病的发病率增加。同时，Vågerö等。[2]证明AP是患有恶性黑色素瘤（MM）风险最高的专业群体之一。在一项涉及458个AP的全面回顾性队列研究中，Rafnsson等人。[3]证实了飞行员中MM的高流行率，提议暴露于电离（宇宙类型）辐射，飞行小时数和生活方式因素作为潜在风险因素。Haldorsen等。 [4]证实了挪威AP中MM和非黑色素瘤皮肤癌的风险升高，而在瑞典进行的类似研究发现，在军事飞行员中，商业飞行员和非黑色素瘤皮肤癌的MM发病率增加。 Pukkala等人在平均17年的全面回顾性分析中，涉及10,032名男性AP。 [5]观察到MM和非黑色素瘤皮肤癌的发病率比显着增加，尤其是基底细胞癌。 Sanlorenzo等人随后的荟萃分析。 [6]表明，与普通人群相比，APS和机舱船员的MM率大约是MM的两倍，而飞行员的死亡率显着升高。 最近进行了一些独立研究，证实了这些发现[7-9]。Haldorsen等。[4]证实了挪威AP中MM和非黑色素瘤皮肤癌的风险升高，而在瑞典进行的类似研究发现，在军事飞行员中，商业飞行员和非黑色素瘤皮肤癌的MM发病率增加。Pukkala等人在平均17年的全面回顾性分析中，涉及10,032名男性AP。[5]观察到MM和非黑色素瘤皮肤癌的发病率比显着增加，尤其是基底细胞癌。Sanlorenzo等人随后的荟萃分析。[6]表明，与普通人群相比，APS和机舱船员的MM率大约是MM的两倍，而飞行员的死亡率显着升高。最近进行了一些独立研究，证实了这些发现[7-9]。
航空公司以监视，报告和验证非CO2 ...
i。压力，ii。空气温度，iii。湿度等（天气依赖性附带需要附加的“增强”数据：向东和北风上的特定湿度/相对湿度，垂直速度，外出的长波辐射等）。对于基本的天气数据，压力，空气温度和湿度是必需的，并通过整洁模块内的高度依赖性校正来计算，对于天气依赖的方法，需要增强天气数据。后者将自动从国家天气服务中收集，并将通过数值天气预测7（NWP）建模进行处理以获得最终结果。操作员将不需要自己收集数据（除非他们选择并具有功能），否则将通过整洁提供作为可用数据。
