基于语义理解与生成模型的铁路应急处置决策支持系统

本研究旨在提出一种新型的铁路应急处置决策支持系统,该系统基于语义理解与生成模型,能够有效生成应急处置策略、验证并更新处置流程,以及智能分发处置任务。首先,通过融合语义理解与生成模型及铁路应急处置专业知识库,处置策略动态生成模块能够自主生成应急处置策略,并提供决策支持。接着,处置策略验证与更新模块利用Petri网模型的多方面可量化特性,实现对生成策略的验证与更新,确保策略的实时性和有效性。最后,应急处置任务智能分发模块采用基于BERT的深度学习模型进行命名实体识别和关系抽取,构建出详细的〈处置任务—归属—部门〉知识图谱,并通过Neo4j图数据库及Cypher查询语言实现任务的智能分发。通过这一综合性决策支持系统,本研究为铁路应急处置领域的智能化调度提供了有效的解决方案,并开拓了大语言模型在该领域应用的新方向。

中老铁路境外货物运输现状与特征分析

本文详细分析中老铁路的货物运输现状与效率,探讨其对中老两国以及区域经济发展的影响。首先分析中老铁路的运输能力提升、货物种类多样化、经济发展推动以及面临的挑战等,深入探讨直达运输模式、集装箱多式联运模式、定制化服务模式、分散装运集中清关模式以及跨境电商物流模式等多种模式对于中老铁路跨境运输的适用性。此外,通过使用k-means聚类分析法,对中老铁路境外各主要车站的货运量进行聚类分析,探讨车站间的货运品类特征,为进一步优化货运组织模式、货运产品设计和提高车站货运效率提供了数据支持和策略方向。