承担社会责任从关爱客户做起 由“中国卡车司机之歌”发布想到懿

作为使用和体验卡车的直接用户,卡车司机对于商用车行业来说可谓意义重大。然而,该群体在社会获得的关注度并不大,甚至可以说在过去的若干年里,1300万卡车司机几乎是社会上一个被忽略的群体。现在,由陕汽发起的“大道长歌让爱随行《中国卡车司机之歌》”创作活动正把这种关爱向纵深发展。     

Democratic group signatures with linkability from gap Diffie-Hellman group

Democratic group signatures(DGSs) attract many researchers due to their appealing properties, i.e., anonymity, traceability and no group manager.Security results of existing work are based on decisional Diffie-Hellman(DDH) assumption.In this paper, we present a democratic group signature scheme based on any gap Diffie-Hellman(GDH) group where DDH problem is easily but computational Diffie-Hellman(CDH) problem is hard to be solved.Besides the properties of ordinary DGSs, our scheme also provides the property of linkability, i.e., any public verifier can tell whether two group signatures are generated using the same private key.Security properties of our scheme employ a new and independently interesting decisional product Diffie-Hellman(DPDH) assumption which is weaker than DDH one.     

吃的少跑的快——Mazda2劲翔

高油价时代,经济型轿车在车价、油耗、燃油税等相对优势下成为年轻消费群体的购车首选。Mazda2三厢轿车劲翔作为一款全球新一代战略车型,率先进入中国,充分证明了Mazda对中国经济型轿车市场的重视。劲翔在充分考虑安全与环保的同时,融入并深化了动感的Zoom-Zoom品牌精神,刻画出Mazda下一代产品的未来蓝图。     

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明:集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。      

面向快速路交通瓶颈的混合交通群体节流控制策略

针对传统人驾车(HV)和网联自动车(CAV)组成混合交通条件下的快速路道路缩减瓶颈问题,从群体控制角度,提出了一种新的速度协调控制策略(简称节流控制策略);基于瓶颈交通状态和Greenshields模型,设计了领航CAV速度控制器;面向CAV节流群体组群过程的控制问题,提出了目标切换下的非线性控制器;构建了CAV节流群体类队列控制器,实现了基于瓶颈交通状态的群体形态与群体速度动态调节,进而联合领航CAV速度控制方法,周期性管控超过每组节流群体的车辆;提出了CAV纵向安全控制器来解决组群和群体演化过程的车辆安全问题。仿真结果表明:在快速路瓶颈路段下,对比传统交通系统,提出的动态节流控制策略CAV渗透率达到5%,在车流量分别为2 000、3 000、5 000、6 000 veh·h-1条件下,可对应分别提高通行效率约5.87%、16.97%、11.07%、10.25%;在固定车流量为3 000或6 000 veh·h-1的快速路混合交通瓶颈路段中,对比传统交通系统,若CAV渗透率分别为10%、20%、30%,受控交通系统的通行效率可提升约24%;通过对车头间距分析,受控CAV在节流全过程中无碰撞事故发生,且可与前车保持9 m以上安全距离。可见,节流控制策略在应对快速路瓶颈问题是有效的。      

基于群体可拓模型的公路线形安全综合评价研究

在分析公路安全评价中线形指标的基础上,构建了公路线形安全评价指标体系;在综合考虑评价者理论知识与实践经验的基础上,建立了基于评价者群体综合赋权的可拓评价模型。结合实例,对公路的线形安全性能开展了综合评价,为公路线形安全评价提供了新的思路和途经。     

基于多样性的大城市公共交通服务水平研究

公共交通服务水平是理解社会公平等城市问题的重要内容.以往测度方法忽视不同群体的需求差异,本文提出既考虑距离衰减和公共交通吸引力,又融合多样性的幂函数测度方法,并基于空间分析单元计算测度指数.广州实证表明,对公交“高依赖群体”(HDP)和“低依赖群体”(LDP)来说,高指数的空间单元占比都较低,且相差不大;但是,面向HDP和LDP的广州城市公共交通服务水平的空间分布有着较大差别：前者的高指数单元集中于中心城区,后者的高指数单元则呈“中心城区+北向、东向、南向延伸”的“手掌”形.基于此,本文对研究范围内公共交通和HDP的住房发展等提供相关的规划和管理建议.     

不同利益群体关系与和谐校园构建浅析

和谐校园是和谐社会的一个重要组成部分,人际关系的和谐是和谐校园的核心。不同的群体有各自的群体意识和利益,高校在构建和谐校园中,必须正视不同群体之间的利益矛盾,并建立有效的机制加以协调解决,以实现校园和谐。     

智能无人艇研究现状及关键问题发展趋势

详细调研无人艇的发展现状，分析其走向自主智能化的现实瓶颈，并揭示无人艇平台的缺失及智能博弈对抗能力差这2个制约智能无人艇落地的根本问题。针对这2个问题，结合数字孪生技术，给出水面无人艇群体智能研究平台设计方案，同时也提出对基于深度学习的多智能体博弈对抗的相关可行性设想，为实现无人艇在复杂海洋环境下的自主航行、群体决策和博弈对抗等目标打开新思路，有望为我国智能无人艇的工程实践落地提供技术支持。     

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...