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您认为，运输网络如何更好地“加入”？2025年2月20日，作为一个专注于支持残疾人进行选择的旅程的组织，我们主要考虑从可访问性的角度考虑运输集成。目前，我们的证据表明，残疾人的运输经历和整体使用情况可能会因模式和操作员而有很大差异。但是，一致的是运输障碍的负面影响，包括缺乏跨不同模式和运营商的“连接”方法。由Motability Foundation资助的国家可访问运输中心（NCAT）最近发布了“理解和确定运输障碍”报告（2024），该报告发现，由于运输通道的障碍，有79％的残疾人频率较低，而84％的旅行时间则较长。在英国，有4人中有1人是残疾人，这是受运输障碍影响的人口中的很大一部分。，残疾人受到错误的一部分的负面影响。在我们2023年对Thinks（2023）的研究中所探讨的那样，这可能是由于无法获得特定站或运输方式的信息所致；缺乏可用的公共交通人员来促进乘客援助；信息和预订十字架在跨火车运营商之间有所不同，这可能会使乘客援助在整个旅程中是否已预订，这会引起混乱；缺乏有关高速公路沿线可访问服务站的信息；在运输延迟，转移和破坏基础设施的情况下，缺乏有关替代可访问路线的信息。对于某些非残障人士来说似乎相对简单的旅程，那里有人乘汽车前往火车站，然后必须在另一个车站下车并吹出出租车 - 最初乘坐汽车旅行的轮椅用户可以经历不知道该站的服务站是否可以访问该站的途中可访问该站的服务室；到达火车站并发现电梯被打破了；不得不前往另一个没有预订帮助的火车站；在一个车站下船并发现已送出的出租车无法访问轮椅；等。
2025卡车运输网络安全趋势报告
北美卡车运输行业将需要意识到不断变化的隐私环境以及国家（美国（美国），加拿大和墨西哥之间的隐私法规可能有所不同）。已经有不同的隐私法规已成为美国多个州的法律，需要仔细处理客户和员工数据，以确保遵守所有适用法规。NMFTA预计其他州将开始或完成制定某种形式的消费者保护的过程，或者在2025年与AI相关的隐私法规。遵守隐私法规中最高的共同点是确保整个行业合规的关键。
Guizhen Zhao，博士维护数字时代的运输网络安全
摘要随着美国的基础设施越来越依赖数字系统，它面临着犯罪组织和州参与者的威胁。这些对手通过复杂的社会工程策略来利用人类脆弱性，通常绕过技术防御。在本演讲中，我们将探讨网络攻击的当前状态，尤其是关注勒索软件的兴起及其对关键基础设施的破坏性影响。从人类防火墙项目中进行的研究中绘制，我们将研究为什么传统的网络安全培训通常无效甚至适得其反。本届会议还将提供有关组织如何通过采用以人为本和基于正念的安全培训的方法来更好地保护自己的见解。通过重新设计如何处理用户行为和组织设计，我们可以为社会工程攻击而建立更强大的防御能力。传记瑞安·赖特（Ryan Wright）是I.T.的C. Coleman McGehee教授和麦金太尔商学院教师和研究高级副院长。赖特教授的研究兴趣包括网络安全，隐私和创新的扩散。他在MIS季刊等店铺有80多个出版物；信息系统研究； AIS期刊；和MIS杂志。他还从国家科学基金会，马萨诸塞州和弗吉尼亚州获得了资金。他已经为包括TEDX，Salesforce Foundation和Finance and Technology在内的多个从业人员团体提供了研究。他的研究已在哈佛商业评论中发表； 《华盛顿邮报》；福布斯；西雅图后智能者；澳大利亚人；今日美国；快速公司；今天的心理学；还有许多其他渠道。
Guizhen Zhao，博士 维护数字时代的运输网络安全
我的研究重点是阐明心血管疾病（CVD）中血管细胞的代谢和表观遗传（“代谢性概率”）特性并探索潜在的药物靶标。我对该领域做出了值得注意的贡献，包括首次使用单细胞RNA测序技术来揭示腹主动脉瘤（AAA）中的血管细胞异质性，这在心脉液中的评论中被强调。在我最近发表在JCI和ATVB上的研究中，我对CVD（特别是AAA）的表观遗传机制提供了更深入的了解。这些发现表明，将表观遗传疗法用于血管疾病的潜力。此外，我还产生了一种新型的诱导型MYH11-CREER T2-P2A敲入小鼠模型[以下出版物（2）]，从而在雄性和雌性小鼠的血管平滑肌细胞中可以精确的基因敲除。我还开创了在血管研究中的先进空间转录组技术（即Seq-Scope和Merfish）的使用。我的工作不仅建立了强大的方法论，而且还证明了这些技术在人类和小鼠模型中与血管疾病相关的空间细胞本体学方面的可行性。我的实验室已广泛使用动物模型，遗传和表观遗传学方法，包括大量RNA-Seq，单细胞RNA-Seq，Chip-Seq和ATAC-Seq，空间转录组学和代谢组学的Chip-Seq和ATAC-Seq进行的染色质访问性分析。使用这些跨学科的方法，我有信心揭示细胞在当地环境中的复杂相互作用，阐明了驱动CVD进展的代谢性象征性的复杂性，并建立了大部分心脏代谢领域中的跨学科协作。
电动运输网络中异常检测的机器学习
会议，可以检测出不规则的不规则性，例如非典型能量激增和延长的充电持续时间。使用此数据对培训和验证的机器学习系统在识别异常方面具有值得称赞的精度，如预期的异常和实际结果之间的一致性所示。对确定的异常反应进行的维护和维修措施突出了该系统的实际影响，并利用积极的策略来减少停机时间并增强充电站操作。绩效指标，包括准确性，召回和F1得分，明确验证了异常检测系统的弹性，保证了精确的识别，同时减轻了假阳性和负面因素的发生。将机器学习无缝融合到电动运输网络中，不仅放大了电动汽车充电基础架构的可靠性和保护，而且还建立了该系统作为实施实现的宝贵工具。这项研究除了对系统的性能进行彻底检查，还阐明了即将到来的可扩展性，实时监测和可解释性的途径，从而为在不断变化的电力运输领域中对机器学习革命性的更广泛讨论做出了宝贵的贡献。
西海岸运输网络计划
注意事项：•从加拿大到墨西哥边境，货运和乘客运输以及人口也在增长。•沿运输走廊的大量瓶颈慢慢贸易，增加排放和影响经济体。•西海岸的主要项目和计划正在进行中，包括高速旅客铁路计划和开发，在华盛顿为新的国际机场计划，并推进了越过哥伦比亚河的新的多模式桥梁。•尽管航空的最新发展可能会导致未来的电动飞机可以在枢纽和小城市之间有效地移动乘客，但高速旅客铁路也可能会改变当前对波特兰和西雅图或旧金山和洛杉矶等人口中心之间航班的需求。•气候影响和弹性挑战从火灾到洪水，威胁性电网和社区的可持续性。•高级技术为提高安全性和旅行效率带来了巨大的机会，以及通过技术，能源和运输部门之间的协作来支持环境增长。
三层航空运输网络中城市对航线路径优化方法
摘要：航空运输是一个庞大而复杂的系统，具有涌现性和自组织性，对其进行建模具有重要意义。为了更准确地对航空运输系统从物理设施到交通应用进行建模，本文构建了三层网络，包括航线网络、城市对航线网络和航班运营网络，其中航线网络为物理层，城市对航线网络和航班运营网络为应用层。此外，利用复杂网络理论这一有力工具讨论了三层网络的拓扑特性。此外，考虑到城市对航线路径的多样性，提出了一种基于模拟退火的框架来优化航线网络上每条城市对航线的路由路径，以缓解航线网络的交通拥堵，其中采用了一种精细的扰动解方法，即移除后选择（SAR）。实验结果表明，与默认路由路径、最短路由路径、随机路由路径相比，提出的路由优化策略可以分别使航线网络最大交通流量减少2.4%、4.6%、4.8%，表明提出的优化方法对缓解航线网络交通拥堵具有良好的效果。