XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System货运机车
零发射机车技术：美国铁路脱碳的途径
5加利福尼亚空气资源委员会，技术评估：货运机车，2016年11月，https：// www.2.arb.ca.gov/sites/default/default/files/files/classic/classic/msprog/tech/tech/techreport/finalport/final_rail_rail_rail_rail_tech_tech_tech_assessment_assesment_112820166。pdf; Sarah Lazare, “The Filthy Emissions of Railroad Locomotives—and the Rail Unions Sounding the Alarm,” The American Prospect , March 14, 2023, https://prospect.org/environment/2023-03-14-filthy- emissions-railroad-locomotives/;加利福尼亚空气资源委员会，2022 I级切换轨院子排放清单，2022年7月，https：//ww2.arb.ca.gov/sites/default/default/default/defiles/2022-07/2022％20CLASS%20IP.2LASS%20I%20 I20 switcher％20 switcher％20 empsion;加利福尼亚空气资源委员会，公开听证会，以考虑拟议的使用内部机车法规，2022年，https：//ww2.arb。ca.gov/sites/default/files/barcu/regact/2022/locomotive22/isor.pdf。
2030 年实现 30 项 - 铁路货运向前发展
欧洲陆路货运市场拥有数百万辆卡车和数万辆货运机车、货车和驳船，是一个重要的经济部门。它对环境和社会的影响往往被低估，但影响巨大：每年造成 2.75 亿吨二氧化碳排放量和 50,000 人过早死亡/死亡。预计到 2030 年，该行业将增长 30%，而运量增长很可能与公路密切相关。然而，由于公路对环境和社会的影响很大，运输增长不应主要依赖公路。如果目前的运输方式中，75% 为公路货运、18% 为铁路货运、7% 为内陆水运，这种情况持续下去（这已经是一个乐观的基准情景），到 2030 年，每年的二氧化碳排放量将增加 8000 万吨，严重危及 2030 年巴黎目标的实现。此外，现有的道路拥堵将进一步恶化，预计每年的经济损失将占 GDP 的 1%。因空气污染造成的死亡人数和额外的过早死亡将造成巨大的社会成本。
面向陆地、空中和海上的电池电动和氢燃料电池军用车辆
当今世界面临的气候和空气污染危机的长期解决方案包括几乎所有能源的电气化，以及从清洁的可再生能源中获取电力。尽管几乎所有能源领域都有电力替代品，但长途、重型客机、货运机车或船舶却没有。特别值得注意的是，目前还没有针对军用作战车辆（如装甲坦克、远洋舰船、旋翼机和固定翼飞机）的解决方案。有人声称这种运输方式无法转变。这项研究评估了是否可以用电池电动和/或氢燃料电池等效物取代这些陆地、空中和海上交通工具，同时保持交通工具的行驶里程、质量、体积和功率或推力重量比特性，这些参数比以前评估的更多。我们在此展示了装甲坦克、货运列车、船只、远洋船、直升机、螺旋桨飞机和大型喷气式飞机有可能利用文献中提出的技术进步和解决方案进行转型。此外，我们还提供了一个对可持续性影响的例子，展示了美国陆军车辆的能源转型可以带来相当于今天道路上减少近 70 万辆乘用车的环境改善。由 Elsevier Ltd. 出版。
首创的铁路创新目录
智能油塞 36 优化铁路行业的信息流 36 RAPPORT – 铁路运输的实时精确定位和保护 37 用于列车流体服务的机器人自主系统 38 RODIO：铁路入侵和障碍物的光学检测 38 使用光纤传感器 (OptRail) 进行铁路基础设施预测性维护的多传感器状态监测 39 Smart-X：用于 S&Cs 的空洞、头部撞击和道岔运动的远程状态监测技术 39 TRIKCL 40 受电弓碳带磨损检测系统 40 ASSIGN：用于提高用户工作交叉口弹性的信号员咨询系统 41 货运机车的无线状态监测 42 OLErt（实时架空线路设备） 43 用于中断管理的自动化运营决策支持工具 43 VPVision：自动控制列车远程监控的开发 44 TiPA：Transreport 智能乘客辅助系统，在交通中断期间提供弹性支持 44
Adrien Metge、Nicolas Maille、Benoît Le Blanc。人机合作的合作和协作交互模式之间的转换。 CNIA 2021：法国人工智能国家会议，2021 年 6 月，法国波尔多。第 38-43 页。hal-03321178
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统，该系统可以根据用户的需求不断发展，从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月，法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车，具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性，并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而，在两名人类操作员之间，他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如，在复飞或故障管理飞行期间，可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化，以适应可能发生的角色分配变化，也就是说，根据情况或人类表现的变化，人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。