打响攻坚战让违规中小海轮无所遁形

近年来，由于一些中小海轮安全管理混乱，配备不足，船体、结构等设备达不到规范要求，使中小海轮成为水上交通事故的主要船舶类型。据广东海事局2010年、2011年，乃至2012年以来的事故统计数据显示，中小海轮事故（5000总吨以下）占事故总数的70％以上．造成了重大人身伤亡和财产损失，严重影响水上交通安全。     

“中国重汽明年的产销量将至少增长12%以上。”

——在回答相关记者提问时,中国重汽董事长马纯济表示。2010年,中国重汽力争将产销目标比2009年增加至少12%以上。按照2009年12.5万辆的产销数据计算，2010年，中国重汽的产销目标为14万辆。     

基于GSM-R和RFID技术的铁路信号设备巡检系统

正1系统设计1.1总体结构设计铁路信号设备巡检系统由信号设备、巡检仪、GSM/GPRS网络和巡检管理平台组成的系统,其组成如图1所示。巡检管理平台主要由配备有巡检管理软件的服务器和管理主机组成。巡检管理软件的主要功能包括:RFID标签设置、CF卡数据导入、便捷巡检考勤、自动位置数据返回、勘测数据返回、实时网络监控、实时数据存储、紧急事件报警、地理信息处理、数据分析、巡检人员管理、巡检人员定位、巡检人员轨迹回放、勘测数据查询、输出报表、勘测项目配置。     

绝地反击“踏”领天下——济南轻骑2015年踏板新品上市推广会在湖南召开

中国的摩托车市场已经在"跌跌不休"中度过了5个春秋。需求量的一再萎缩,转型升级的深入,导致市场结构发生了深刻的变化,最显著的特征是由于居民生活水平提高,作为代步工具的老款摩托车销量不断下滑,而以休闲娱乐和城市代步为主要目的的踏板车及25mL以上排量摩托车则在稳步增长,摩托车的娱乐性和个性化特征愈发明显,中国摩托车行业正在进入一个全新的发展阶段。从行业数据上看,2014年我国摩托车内销1271万辆,同比下     

基于大数据技术的铁路安全管理研究

大数据技术为分析铁路安全管理领域的海量历史数据，发现其事故规律提供了有效的手段。本文分析了铁路安全管理系统和数据现状，并结合大数据技术的特点，按照“人-设备-环境”3个方面，给出了铁路安全管理大数据应用的需求分析模型。该模型为实现设备的风险分析、状态维修，给决策者提供辅助决策，提高铁路安全预警水平，有重要指导意义。     

中国外贸下降中的“乐观”一面

海关总署13前公布的数据显示，1月份中国进出口呈现“双降”，其中进口创下7993年以来最大跌幅,而出口也创下了1996年3月之后的最低点。 虽然近几个月以来的外贸数据一直不甚乐观．但交行研究部指出，中国对外贸易仍然存在以下几个方面的积极因素。     

虚拟化技术在铁路局两网融合中的应用研究

数据通信网与综合计算机网的融合对于提升铁路局全网资源综合利用水平和应用系统建设信息化起着至关重要的作用。为保证融合后网络的稳定性、可靠性、易维护性,在分析铁路局两网融合现有方案的基础上,结合技术应用现状及发展趋势,重点探讨了将虚拟化应用在两网融合方案中的可行性。分析证明,虚拟化技术完全可以满足中国铁路总公司要求,并且在铁路局实际的场景中已经取得良好的应用效果。     

地方政策

<正>沪渣土车全市限速60 km近日上海市绿化市容局召开"2015年建筑渣土管理工作启动大会暨安全管理专题会议",2015年上海将推行建筑渣土运输车辆的限速技术改装,全市限速60km/h。统计数据显示,2014年,上海绿化市容管理部门对违规企业实施严管严惩,全年暂停车辆2 012台次,诫勉谈话渣土运输企业207家次、停运整改一个月以上的46家次,实施市场退出的2家。对于近期渣土违规次数较多的部分渣土企业,管理     

基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用

针对现阶段隧道超前地质预报系统管理粗放、数据利用率低等问题，结合数据驱动原理重塑业务逻辑，研发新的隧道地质信息系统TGIS。通过高度集成隧道勘察设计阶段地质、施工阶段超前预报地质及掌子面开挖揭示地质，实现基于数据驱动的预报方法优选、临近预报提醒、分级实时预警与有效处置、掌子面自动素描、预报成果辅助判识等功能，达到隧道地质信息精细化管理的目的。经现场使用表明： 基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统界面友好、运行稳定、效果良好，各项功能达到设计要求，相对于传统超前地质预报系统具有明显的优势，可普遍服务于隧道建设。     

用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型，致使所得到的模型精度差。为此，提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析，论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量，通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9，证明了该模型的正确性。为进一步验证，以此模型为基础，评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例，对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%，验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息，能够获得更多的事故数据支持，从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。