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车辆降低目标是否合理？
当前的计划实践创建了依赖汽车的社区。车辆降低目标有助于创建更紧凑的多模式社区，在这些社区中需要更少的驾驶来满足人们的需求。摘要本研究反映了这样一种认识，即太多的好事是不好的。尽管机动车旅行可以提供巨大的收益，但它也对用户和社区施加了巨大的成本。要高效且公平，计划应努力优化车辆旅行：不要太少，也不是太多。这项研究确定了当前的计划实践，这些计划实践过高和过度投资汽车基础设施会损害其他模式。这对非驾驶员来说是不公平的，并导致经济上的车辆旅行。规划改革是合理的，可以建立更加多样化，有效的运输系统，在这些系统中人们可以通过更少的驾驶来满足他们的需求。为了指导这些改革，一些司法管辖区建立了减少车辆旅行目标。这些有助于使个人计划决策与战略目标保持一致。本报告调查了为什么以及如何实施此类目标。它描述了如何确定车辆旅行的最佳水平，确定有效的车辆减少策略并评估常见的批评。得出的结论是，随着更好的计划和更有效的激励措施，人们将减少行动，更多地依靠非自动模式，因此总体上更好。
战略道路网络星级评定报告
四星级或五星级道路很可能在路边和中央隔离带设有安全护栏，并与高速公路式岔道相交。在这种类型的道路上，与行驶在一星级道路上相比，道路使用者在发生碰撞时死亡或重伤的可能性要小得多。低分路段道路附近有危险的固定物体，路口频繁，并且没有迎面驶来的车辆的保护措施（例如中央护栏所提供的保护）。星级评定不仅提供了一个强大且易于理解的安全性能指标，而且还为从业者提供了丰富的数据来源。所收集的数据提供了沿调查网络每 100 米的道路安全清单，从而可以更好地了解网络的安全状况。
2023可持续性报告
路线和速度优化除了定期维护我们现有的车队外，BW还通过确保船只以最有效的速度在最有效的路线上行驶来优化船舶效率。通过利用技术和气象数据来进行天气路线和常规航行预后，BW确保了我们的车队的安排是有效而准确的。在2020年，通过添加总燃油消耗（TFOC）系统，我们的天气路线功能增强了。该系统提供了算法的算法计算和板载设备的校准，以优化速度和路线。bw还努力准时到达港口，避免急于到达，近岸闲置和导致的排放。bw LNG打算试用基于机器学习的新软件，重点是2024年的航行和冰止机优化。这将为包机和所有者提供更好的决策支持，并最终驱动减少的排放。
HALE'S 特卖* - 曼彻斯特历史学会
取消一年一度的丰收节校庆游行。在 Bdyren Field 举行的 HillbuseAvilbur Cross 足球赛之前。纽黑文，学校的一位高级主管宣布，天气恶劣是取消游行的原因。斯坦福的 Httkkn Pohjnnkukka 女士情况危急，有肘部骨折和其他伤害，警方称她昨天耳朵撞上一辆驶来的卡车。32 岁的 Donald B. Haskeh 来自 Danielson，被一辆三轮车撞上 Rt. 上的树，从车上摔下身亡。6.'■ 20 岁的卡里姆王子今天将在 Tainganyiks 的加冕仪式上成为阿迦汗四世，这使他成为数百万穆斯林的精神领袖。。商务部长辛克莱·威克斯表示，我的业务正在趋于平稳，但这是一个健康调整，长期来看是好的。
韦尔汉姆警察局 第 1 页
22-38557 2156 机动车投诉 地点/地址：[WAE] COUNTY RD + BEACH ST EXT 单元：W11 单元：W20 单元：W23 单元：W23 叙述：报告一辆白色丰田汉兰达驶入对面驶来的车辆。车辆被找到并停在 852 County Rd。Marc's Auto Service 通知：12/22/2022 2212 Marc's Auto Service 现场：运送 1 名因 OUI 被捕的女性。起始里程：35.2 12/22/2022 2214 警官目击 MVA H&R。停下来检查受害车辆。查看呼叫号 22-38558 重新启动 37.7 2022 年 12 月 22 日 2228 结束里程 38.6 2022 年 12 月 22 日 2231 查看报告
国防部 1970 年听证会拨款
他们在航母前方的屏幕中。他们的航线为 220 度。他们呈之字形行驶。埃克万 8 号在航线的右侧。但是，他们向右呈之字形行驶，因此，埃克万 8 号暂时位于航母的左舷船头。这是航线（草图），这是船的位置。但实际上，所有船的航线都大致如此。所以你可以看到航线在那里，船也在那里，他们朝这个方向航行，稍微偏向左舷。然后她被命令回到正轨，船转向这个方向。这一点很清楚。不久之后，正如你所看到的，航母朝这个方向驶来，向驱逐舰宣布他们处于碰撞航线上。如你所知，以 18 节的速度行驶时，这些事情发生得非常快，尤其是当你回到这个方向时。因此，在他们宣布他们将发生碰撞后，他们都采取了行动，显然发生的事情是这艘船
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。