本文介绍了一种机器学习方法，可以在宏观水平下模拟电动车辆的电力消耗，即在不存在速度轮廓，同时保持微观级别精度。对于这项工作，我们利用了基于代理的代理的运输工具来模拟了在各种场景变化的大芝加哥地区发生的模型旅行，以及基于物理的建模和仿真工具，以提供高保真能量消耗值。产生的结果构成了车辆路径能量结果的非常大的数据集，其捕获车辆和路由设置的可变性，并且掩盖了车速动力学的高保真时间序列。我们表明，尽管掩盖了影响能量消耗的所有内部动态，但是可以以深入的学习方法准确地学习聚合级能量消耗值。当有大规模数据可用，并且仔细量身定制的功能工程，精心设计的模型可以克服和检索潜在信息。该模型已部署并集成在Polaris运输系统仿真工具中，以支持各个充电决策的实时行为运输模型，以及电动车辆的重新排出。

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

检测，预测和减轻交通拥堵是针对改善运输网络的服务水平的目标。随着对更高分辨率的更大数据集的访问，深度学习对这种任务的相关性正在增加。近年来几篇综合调查论文总结了运输领域的深度学习应用。然而，运输网络的系统动态在非拥挤状态和拥塞状态之间变化大大变化 - 从而需要清楚地了解对拥堵预测特异性特异性的挑战。在这项调查中，我们在与检测，预测和缓解拥堵相关的任务中，介绍了深度学习应用的当前状态。重复和非经常性充血是单独讨论的。我们的调查导致我们揭示了当前研究状态的固有挑战和差距。最后，我们向未来的研究方向提出了一些建议，因为所确定的挑战的答案。

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

非侵入性负载监控（NILM）是将总功率消耗分为单个子组件的任务。多年来，已经合并了信号处理和机器学习算法以实现这一目标。关于最先进的方法，进行了许多出版物和广泛的研究工作，以涉及最先进的方法。科学界最初使用机器学习工具的尼尔姆问题制定和描述的最初兴趣已经转变为更实用的尼尔姆。如今，我们正处于成熟的尼尔姆时期，在现实生活中的应用程序方案中尝试使用尼尔姆。因此，算法的复杂性，可转移性，可靠性，实用性和普遍的信任度是主要的关注问题。这篇评论缩小了早期未成熟的尼尔姆时代与成熟的差距。特别是，本文仅对住宅电器的尼尔姆方法提供了全面的文献综述。本文分析，总结并介绍了大量最近发表的学术文章的结果。此外，本文讨论了这些方法的亮点，并介绍了研究人员应考虑的研究困境，以应用尼尔姆方法。最后，我们表明需要将传统分类模型转移到一个实用且值得信赖的框架中。

在带有电动车队的乘车系统中，充电是一个复杂的决策过程。大多数电动汽车（EV）出租车服务要求驾驶员做出利己主义决定，从而导致分散的临时充电策略。车辆之间通常缺乏或不共享移动性系统的当前状态，因此无法做出最佳的决定。大多数现有方法都不将时间，位置和持续时间结合到全面的控制算法中，也不适合实时操作。因此，我们提出了一种实时预测性充电方法，用于使用一个名为“闲置时间开发（ITX）”的单个操作员进行乘车服务，该方法预测了车辆闲置并利用这些时期来收获能量的时期。它依靠图形卷积网络和线性分配算法来设计最佳的车辆和充电站配对，以最大程度地提高利用的空闲时间。我们通过对纽约市现实世界数据集的广泛模拟研究评估了我们的方法。结果表明，就货币奖励功能而言，ITX的表现优于所有基线方法至少提高5％（相当于6,000个车辆操作的$ 70,000），该奖励奖励功能的建模旨在复制现实世界中乘车系统的盈利能力。此外，与基线方法相比，ITX可以将延迟至少减少4.68％，并且通常通过促进顾客在整个车队中更好地传播乘客的舒适度。我们的结果还表明，ITX使车辆能够在白天收获能量，稳定电池水平，并增加需求意外激增的弹性。最后，与表现最佳的基线策略相比，峰值负载减少了17.39％，这使网格操作员受益，并为更可持续的电网使用铺平了道路。

A well-performing prediction model is vital for a recommendation system suggesting actions for energy-efficient consumer behavior. However, reliable and accurate predictions depend on informative features and a suitable model design to perform well and robustly across different households and appliances. Moreover, customers' unjustifiably high expectations of accurate predictions may discourage them from using the system in the long term. In this paper, we design a three-step forecasting framework to assess predictability, engineering features, and deep learning architectures to forecast 24 hourly load values. First, our predictability analysis provides a tool for expectation management to cushion customers' anticipations. Second, we design several new weather-, time- and appliance-related parameters for the modeling procedure and test their contribution to the model's prediction performance. Third, we examine six deep learning techniques and compare them to tree- and support vector regression benchmarks. We develop a robust and accurate model for the appliance-level load prediction based on four datasets from four different regions (US, UK, Austria, and Canada) with an equal set of appliances. The empirical results show that cyclical encoding of time features and weather indicators alongside a long-short term memory (LSTM) model offer the optimal performance.

这项研究提供了一个新颖的框架，以根据开源数据估算全球城市的公共交通巴士的经济，环境和社会价值。电动巴士是替代柴油巴士以获得环境和社会利益的引人注目的候选人。但是，评估总线电气化价值的最先进模型的适用性受到限制，因为它们需要可能难以购买的总线运营数据的细粒和定制数据。我们的估值工具使用通用过境饲料规范，这是全球运输机构使用的标准数据格式，为制定优先级排序策略提供了高级指导，以使总线机队电气化。我们开发了物理知识的机器学习模型，以评估每种运输途径的能耗，碳排放，健康影响以及总拥有成本。我们通过对大波士顿和米兰大都会地区的公交线路进行案例研究来证明我们的工具的可扩展性。

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。

The last decade witnessed increasingly rapid progress in self-driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence. The objective of this paper is to survey the current state-of-the-art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI-based self-driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration and motion control algorithms. We investigate both the modular perception-planning-action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources and computational hardware. The comparison presented in this survey helps to gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices. 1

In a typical car-following scenario, target vehicle speed fluctuations act as an external disturbance to the host vehicle and in turn affect its energy consumption. To control a host vehicle in an energy-efficient manner using model predictive control (MPC), and moreover, enhance the performance of an ecological adaptive cruise control (EACC) strategy, forecasting the future velocities of a target vehicle is essential. For this purpose, a deep recurrent neural network-based vehicle speed prediction using long-short term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU) is studied in this work. Besides these, the physics-based constant velocity (CV) and constant acceleration (CA) models are discussed. The sequential time series data for training (e.g. speed trajectories of the target and its preceding vehicles obtained through vehicle-to-vehicle (V2V) communication, road speed limits, traffic light current and future phases collected using vehicle-to-infrastructure (V2I) communication) is gathered from both urban and highway networks created in the microscopic traffic simulator SUMO. The proposed speed prediction models are evaluated for long-term predictions (up to 10 s) of target vehicle future velocities. Moreover, the results revealed that the LSTM-based speed predictor outperformed other models in terms of achieving better prediction accuracy on unseen test datasets, and thereby showcasing better generalization ability. Furthermore, the performance of EACC-equipped host car on the predicted velocities is evaluated, and its energy-saving benefits for different prediction horizons are presented.

Multi-modal fusion is a basic task of autonomous driving system perception, which has attracted many scholars' interest in recent years. The current multi-modal fusion methods mainly focus on camera data and LiDAR data, but pay little attention to the kinematic information provided by the bottom sensors of the vehicle, such as acceleration, vehicle speed, angle of rotation. These information are not affected by complex external scenes, so it is more robust and reliable. In this paper, we introduce the existing application fields of vehicle bottom information and the research progress of related methods, as well as the multi-modal fusion methods based on bottom information. We also introduced the relevant information of the vehicle bottom information data set in detail to facilitate the research as soon as possible. In addition, new future ideas of multi-modal fusion technology for autonomous driving tasks are proposed to promote the further utilization of vehicle bottom information.

原始目的地估计在智能运输系统（其）时代的交通管理和流量模拟中起着重要作用。然而，以前的基于模型的模型面临不确定的挑战，因此存在对额外假设和额外数据的绝望需求。深度学习提供了基于基于数据的理想方法，用于通过概率分布转换连接输入和结果。虽然将深入学习的相关研究由于跨代表空间的数据转换挑战而受到限制，但特别是在该问题中的动态空间空间到异构图。为了解决它，我们提出了基于具有双层注意机制的新型图形匹配器的循环图本心匹配编码器（C-Game）。它实现了基础特征空间中的有效信息交换，并建立了空间的耦合关系。拟议的模型实现了最先进的实验结果，并在潜在就业中的空间中提供了一种新颖的推理任务框架。

船上自治技术，如规划和调度，识别科学目标和基于内容的数据摘要，将导致令人兴奋的新空间科学任务。然而，尚未研究具有此类船上自治能力的经营任务的挑战，这是足以在使命概念中考虑的细节水平。这些自主功能需要更改当前的操作流程，实践和工具。我们制定了一个案例研究，以评估使运营商和科学家通过促进地面人员和车载算法之间的共同模型来运营自主航天器所需的变化。我们评估使运营商和科学家能够向航天器传达所需的新的操作工具和工作流程，并能够重建和解释船上和航天器状态的决定。这些工具的模型用于用户学习，了解过程和工具在实现共享理解框架方面的有效性，以及在运营商和科学家有效实现特派团科学目标的能力。

最近，已经努力将信号阶段和时机（SPAT）消息标准化。这些消息包含所有信号交叉方法的信号相时机。因此，这些信息可用于有效的运动计划，从而导致更多均匀的交通流量和均匀的速度轮廓。尽管努力为半活化的信号控制系统提供了可靠的预测，但预测完全驱动控制的信号相时仍具有挑战性。本文提出了使用聚合的流量信号和循环检测器数据的时间序列预测框架。我们利用最先进的机器学习模型来预测未来信号阶段的持续时间。线性回归（LR），随机森林（RF）和长期内存（LSTM）神经网络的性能是针对天真基线模型进行评估的。结果基于瑞士苏黎世的全面信号控制系统的经验数据集表明，机器学习模型的表现优于常规预测方法。此外，基于树木的决策模型（例如RF）的表现最佳，其准确性满足实用应用要求。

评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法，从而提高计算要求。此外，随着复杂性，同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求，需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述，我们希望缩小三个学科之间的差距（1）电力供应安全性评估，（2）人工智能和（3）实验设计。为此，我们对所选应用领域进行大规模的定量审查，并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外，我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素，并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和（非）可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道，以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。

交通预测模型依赖需要感测，处理和存储的数据。这需要部署和维护交通传感基础设施，往往导致不适合的货币成本。缺乏感测的位置可以与合成数据模拟相辅相成，进一步降低交通监测所需的经济投资。根据类似道路的数据分布，其中最常见的数据生成方法之一包括产生实际的流量模式。检测具有相似流量的道路的过程是这些系统的关键点。但是，在不收集目标位置收集数据，没有用于该相似性的搜索可以使用流量度量。我们提出了一种通过检查道路段的拓扑特征来发现具有可用流量数据的方法的方法。相关的拓扑功能被提取为数值表示（嵌入式）以比较不同的位置，并最终根据其嵌入之间的相似性找到最相似的道路。检查该新颖选择系统的性能，并与更简单的流量估计方法进行比较。找到类似的数据源后，使用生成方法来合成流量配置文件。根据感知道路的交通行为的相似性，可以使用一条路的数据来馈送生成方法。在合成样品的精度方面分析了几种代理方法。最重要的是，这项工作打算促进进一步的研究努力提高综合交通样本的质量，从而降低对传感基础设施的需求。

负载预测是能源行业中执行的一项重要任务，以帮助平衡供应并保持电网的稳定负载。随着供应过渡向不太可靠的可再生能源产生，智能电表将证明是促进这些预测任务的重要组成部分。但是，在隐私意识的消费者中，智能电表的采用率很低，这些消费者害怕侵犯其细粒度的消费数据。在这项工作中，我们建议并探索一种基于联合学习的方法（FL）方法，以分布式协作方式培训预测模型，同时保留基础数据的隐私。我们比较了两种方法：FL和聚集的变体FL+HC与非私有的，集中的学习方法和完全私人的本地化学习方法。在这些方法中，我们使用RMSE和计算效率测量模型性能。此外，我们建议FL策略之后是个性化步骤，并表明可以通过这样做可以提高模型性能。我们表明，FL+HC紧随其后的是个性化可以实现$ \ sim $ 5 \％的模型性能提高，而与本地化学习相比，计算$ \ sim $ 10倍。最后，我们提供有关私人汇总预测的建议，以构建私人端到端负载预测应用程序。

产生现实车辆速度轨迹是评估车辆燃料经济性和自动驾驶汽车预测控制的重要组成部分。传统的生成型号依靠马尔可夫链方法，可以生产精确的合成轨迹，但受维度的诅咒。它们不允许将条件输入变量包含到生成过程中。在本文中，我们展示了深度生成模型的延伸如何允许准确且可扩展的生成。拟议的架构涉及复发和前馈层，并使用对抗技术训练。我们的型号显示在使用芝加哥大都市地区的GPS数据上进行的模型来生成车辆轨迹。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。