地铁车辆国产化探讨

对地铁车辆主要设备的国内外发展情况进行了介绍，并提出了我国地铁车辆国产化的发展建议。     

Sirtuin Functions in the Brain：From Physiological to Pathological Aspects

Sirtuins are a family of nicotinamide adenine dinucleotide(NAD+) dependent deacetylases involved in multiple biological functions including metabolism, inflammation, stress resistance and aging. In mammals,there are seven members(Sirt1—Sirt7), with diversities in their subcellular localizations and enzymatic activities.Here, we review the functions of sirtuins, with a focus on their roles in normal brain physiology such as neural development regulation, body homeostasis maintenance, and memory formation. We also discuss the role of sirtuins in a variety of brain diseases including stroke, Alzheimer's, Parkinson's, and motor neuron dysfunction.Because of the emerging functions of sirtuins in brain physiology and pathology, drugs targeting sirtuins may offer potential therapeutic values for brain disorders.     

城市轨道交通车辆实时监测与分析系统研究

城市轨道交通车辆在线监测与分析系统是基于轨道交通车辆在运行过程中产生的实时车辆状态数据,在地面轨交监控处理中心对车辆状态实时跟踪、状态分析与应急处置指挥。城市轨道交通车辆在正线运行过程中产生的车辆数据,通过车地无线系统实时传输到地面数据处理中心,监测与分析系统对车辆数据进行实时处理与分析,将车辆运行状态的相关信息通过网页呈现给运营维护人员,从而为列车运行提供远程诊断与专家技术支持,提高在线列车利用率和安全性,优化车辆检修模式。     

我国城市轨道交通车辆国家及行业标准的修订

目前我国城市轨道交通车辆标准已不能充分发挥指导和规范的作用,非常需要对现有标准进行修订和完善.在制修订和完善标准的过程中应遵循以下原则:(1)与国际接轨;(2)注重时效性和适用性;(3)充分考虑技术壁垒问题.     

城市轨道交通系统应急救援体系的建设

论述了城市轨道交通应急救援体系中的主要应急机制、存在的问题、应急救援体系的建设及救援预案的基本结构。     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

基于Bootstrap-DEA-Gini模型的公交线路运行效率评价方法

科学评价城市常规公交线路运行效率是优化公交线网、提升服务水平的前提。构建以线路配车数、线路长度、平均站距、非直线系数、发车间隔、运行速度和票价收入比为投入指标,客流服务居民数量比和每公里收益为产出指标的评价指标体系,采用数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型对公交线路运行效率进行评价。为了修正小样本情况下随机因素带来的偏差,采用Bootstrap抽样法扩大样本数量使之接近总体分布;为了降低效率受指标维数影响的风险性,引入基尼不纯度（Gini impurity）系数赋予各指标子集权重并求出综合效率值,以此联合提升传统DEA模型的区分能力。同时,针对DEA模型难以确定评价指标的影响程度的问题,采用偏最小二乘回归方法量化各评价指标对公交线路运行效率的影响程度。基于构建的Bootstrap-DEA-Gini模型来联合改进DEA模型,并以广东省佛山市457条公交线路为例对其运行效率进行评价。结果表明：平均站距、线路长度和非直线系数对公交线路的运行效率具有显著影响,其中平均站距影响最大,影响程度高达0.98。平均发车间隔偏长、非直线系数偏大和线路配客座总数偏...     

浅谈地铁火灾事故的特点及防火安全工程建设

分析了地铁系统火灾事故的特点和韩国大丘市地铁纵火案事故情况;提出完善地铁防火安全工程建议.     

牵引计算在地铁车辆中的应用

根据物理基本理论,结合地铁的特别需求,地铁车辆牵引计算能解算地铁列车在不同线路、不同编组形式下的运行时分、能耗、制动距离和时间等问题,为新线设计、旧线改造、事故分析、运用和检修规程的制定等方面提供理论依据。     

基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法研究

为实现更快速、准确的疲劳预警,提出了一种基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法。基于加入了MicroNet模块、CA注意力机制、Wise-IoU损失函数的YOLOv7-MCW目标检测网络提取驾驶人面部的短时面部特征,再使用并行Informer时序预测网络整合YOLOv7-MCW目标检测网络得到的面部时空信息,对驾驶人疲劳状态进行检测与预警。结果表明：在领域内公开数据集UTA-RLDD和NTHU-DDD上,YOLOv7-MCW-Informer模型的准确率分别为97.50%和94.48%,单帧检测时间降低至28 ms,证明该模型具有良好的实时疲劳检测性能。