XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System铁路
将旧铁路枕木气化并经过费托合成为可再生合成石蜡柴油和喷气燃料
• 转化器干燥废物并驱除挥发物 • 当废物沿着炉排向下移动时，热气体注入其中 • 固体被气化并从上方排出 • 剩余的炭落到第二阶段 • 移动炉排在焚烧炉中很常见，具有经过验证的强大性能
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
基于深度强化学习顺序决策优化的城市铁路赫斯的权力分配策略
在线存放在白玫瑰研究中的重用项目受版权保护，除非另有说明，否则保留所有权利。可以下载和/或印刷供私人学习，或者按照国家版权法所允许的其他行为。发布者或其他权利持有人可以允许进一步复制和重新使用全文版本。这是通过该项目的白玫瑰研究在线记录的许可信息来指示的。
Eswatini铁路（ESR）
1.1简介Eswatini Railways是Eswatini经济环境中的重要参与者，是该国货运运输的主要动脉。将Eswatini的工业中心连接到南非港口及其他地区，Eswatini Railways在促进贸易，促进出口和促进区域融合方面起着至关重要的作用。随着国家为经济发展而努力，良好的功能和高效的埃斯瓦蒂尼铁路是释放其全部潜力的关键。Eswatini铁路（ESR）正在进行战略转型，并需要对其组织设计草案进行高级审查，以确保与Eswatini Railways战略计划（2023-2026）保持一致。1.1。目的该咨询公司的目的是为Eswatini Railways提供对其组织设计草案的独立和客观桌面的评论，重点介绍了建议的报告结构，控制范围，工作相关性，业务案例合理性，功能结构与战略计划，角色配置文件，角色配置文件和变更管理。1.2。工作范围顾问将进行以下活动：
推出铁路行业的最高趋势
人工智能和大数据的使用是众多行业的变革力量，铁路运输也不例外。对于乘客而言，AI和数据的真正价值在于其增强旅行体验，以服务可靠性，流动性和安全性为基础的能力。以下部分探讨了新技术可以彻底改变铁路运输的各种方式，专注于增强核心服务，增强其他产品，创建无缝的旅程，利用数据以获取见解以及释放数据的全部潜力。通过战略性地实施AI并采用数据驱动的方法，铁路运营商可以显着提高服务质量和运营效率，最终导致乘客更有效，可靠，愉快的旅程。
基于无人机的跟踪和跟随铁路线
图5.7在第三个前向实验实验中所有九个试验的轨道距离值的晶须图。每个晶须图代表中位数为红线作为盒子的中心，第75个百分位数为盒子的顶部，第25个百分位数作为框的底部，最大和最小的非外部值作为线的终点，以及红点作为异常。整个图表的水平线标记了总体平均距离值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
