建立外地务工子弟学校 校车事故预防长效机制——石景山区外地务工子弟学校校车情况调查

近几年，随着北京市石景山岖外来人口和学校的不断增长，极大地刺激了外地务工子弟学校校车的飞速发展，随之引发学校校车超越，超速，牌证不全，安全性能差等交通违法行为日益突出，给道路交通带来巨大隐患，     

新手还是杀手？——“3年以下驾龄”引发事故因素分析

统计资料显示，在近年来发生的各种类型道路变通事故中，具有3年以下低驾龄的驾驶员肇事引发的死亡比例较高。低驾龄的新手已成为交通事故的主要责任人，3年以下驾龄发生交通事故的比例如此之高已经引起有关部门的高度重视。     

航路变更后的戴直水道通航安全现状及管理对策

分析戴直水道船舶航行事故的原因，并从加强对船员的宣传、教育，增设航标，加强监控，修订《长江下游分道航行规则》以及建立VTS系统等方面提出相应对策，以消除船舶航行隐患。     

高速公路上防事故三种

笔者在高速公路上遇见过几起交通事故。经笔者询问，总结起来，恶性交通事故常见的有三种：一是追尾事故；二是被挤事故；三是爆胎事故。广大司机同志要是把这三种事故防住了．在高速公路上驾车的安全就有了保障。     

灌注混凝土桩施工方法及工艺的探讨

通过对钻孔灌注桩与沉入桩的对比分析,得出了钻孔灌注桩的优点,并且详细介绍了钻孔灌注桩的施工工艺和方法,总结了提高灌注混凝土桩承载力的方法和灌注桩的检测手段及一般事故处理方法,以供今后类似工程实践参考.     

一种评价新思维：ESE 评价理论与方法——城市轨道交通可持续发展状态评价

目前城市轨道交通可持续发展评价体系,采用简单的分层加权汇总方法,未考虑同层指标间的相互影响以及下层指标对上层指标的一对多影响,不能系统、全面、准确地反映实际可持续发展情况。针对这一问题,本文提出了一种评价新思维——ESE 评价理论与方法,即通过数据具有 ESE(经济-社会-环境)三性影响这一新认识,构建了一个 ESE 空间直角坐标系,并以此表征城市轨道交通所有业务场景。在此 ESE 三维立体空间中,城市轨道交通的可持续发展状态被分成“八种四类”,同时对可持续发展程度进行了量化计算,并实现了立体的可视化表达。     

建构主义学习理论及其倡导的教学模式

本文简要分析了建构主义全新的学习理论以及受其理论影响而形成的教学模式,并结合其基本理论阐述了对大学英语教学的启示。文章认为,教学模式和教学方法的改革离不开现代外语教学理论的指导,建构主义学习理论对传统的教学理论和观念提出了挑战,为大学英语教学模式的转变提供了理论依据。     

第二语言学习的认知策略分析

成功的外语学习者在学习中善于使用必要的认知策略。外语教师在外语教学中,应利用学生的主观能动性,培养学生认知策略能力,提高他们分析解决问题的能力,从而有效地促进了学生学习的内在动力,使学习主体的建构成为可能。     

超长隧道应急救援方案研究

以国内在建最长湖底隧道——太湖隧道为例,针对太湖隧道线路长、空间有限、环境特殊、发生事故后救援难度大、疏散困难等特点,为降低隧道事故发生后,造成的损失及人员伤亡,应用列举分析法,研究针对太湖隧道发生单点事故和两点事故的应急救援方案.当太湖隧道发生不同类型的交通事故后,采取有针对性的隧道设备控制和交通疏导措施,可有效疏导...     

基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...