2022年，乌克兰遭受了入侵，随着时间的流逝和地理位置的急剧影响。本文研究了使用分析以及基于区域的网络模型对持续中断对交通行为的影响。该方法是一种数据驱动的方法，该方法利用了在进化算法框架内获得的旅行时间条件，该算法框架在基于流量分配的自动化过程中渗透了原始过程的需求值。由于实施的自动化，可以为多个城市近似众多的每日模型。本文与先前发表的核心方法的新颖性包括一项分析，以确保获得的数据合适，因为由于持续的破坏，某些数据源被禁用。此外，新颖性包括将分析与中断时间表的直接联系，以新的方式检查相互作用。最后，确定了特定的网络指标，这些指标特别适合概念化冲突中断对交通网络条件的影响。最终目的是建立过程，概念和分析，以促进快速量化冲突情景的交通影响的更广泛的活动。
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自2016年成立以来，Alexa奖计划使数百名大学生能够通过Socialbot Grand Challenge探索和竞争以发展对话代理商。挑战的目的是建立能够与人类在流行主题上连贯而诱人的代理人20分钟，同时达到至少4.0/5.0的平均评分。但是，由于对话代理商试图帮助用户完成日益复杂的任务，因此需要新的对话AI技术和评估平台。成立于2021年的Alexa奖Taskbot Challenge建立在Socialbot Challenge的成功基础上，通过引入交互式协助人类进行现实世界烹饪和做自己动手做的任务的要求，同时同时使用语音和视觉方式。这项挑战要求TaskBots识别和理解用户的需求，识别和集成任务和域知识，并开发新的方式，不分散用户的注意力，而不必分散他们的任务，以及其他挑战。本文概述了Taskbot挑战赛，描述了使用Cobot Toolkit提供给团队提供的基础架构支持，并总结了参与团队以克服研究挑战所采取的方法。最后，它分析了比赛第一年的竞争任务机器人的性能。
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