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如何在踩踏事故中幸存,如何避免踩踏事故发生

世俗和宗教节日、体育比赛、音乐会、逃难、赶地铁、学校下课,这些都可能成为踩踏事故发生条件。 2013年2月10日发生在印度阿拉巴德(Allahabad)踩踏事故的遇难者,丈夫想要保护妻子,但根本无力阻挡人群的力量。这起事件造成36人身亡。 如何避免踩踏事故 然而,在踩踏事故发生现场,个人的力量实在太渺小了。不被踩踏的最有效办法就是避免踩踏事故发生。 对于个人而言,最重要的是不凑热闹。 避免此类悲剧发生更主要的责任在于政府。 在可预期的人流密集地点制定拥挤预案。 2003年2月17日,美国芝加哥E2俱乐部,夜店中发生斗殴,保安使用了胡椒喷剂意图制止混乱。刺鼻的气味在拥挤的人群中引发恐慌,进而发生踩踏,21人死亡。

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使产品发生运营事故的概率大幅的降低 ?

2017.3.31, 深圳, Ken Fang 我们是否有轻量级、可视化的工程实践、工具、架构模式, 可使产品发生运营事故的概率能大幅的降低? 我们真的已经找到了工程实践、工具、架构模式, 而可大幅的降低产品发生运营事故的概率。 欢迎你来试试。 ? ? ?

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    百度:人工智能防止踩踏事故发生

    当时的那起事故导致30多人死亡。 ? 2015年元旦跨年,上海发生踩踏事故 “我们的算法可以使用百度地图的拥挤数据预测有多少人会在接下来的两小时前往某一地点。”吴海山说。

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    首例致命事故发生 无人驾驶安全性仍待考验

    如火如荼研发的无人驾驶汽车这次出了致命事故。 3月18日夜间,Uber的一辆无人驾驶路测汽车在美国亚利桑那州凤凰城郊区撞上一名过马路的女子并致其死亡。 这是无人驾驶近十年的发展史上最严重的一起伤人致死事故,也是第一起全自动驾驶车辆导致的致命事故。 ? 事故现场 事故原因警方目前还在调查中,但无人驾驶计划反对者的呼声已经响起,无人驾驶商业化进程恐受到冲击。出事之后,Uber叫停了美国和加拿大的无人驾驶汽车项目。 此次事故发生,适时的为无人驾驶行业和政府敲响了警钟,无人驾驶真的比人类驾驶更安全了吗?毕竟这项技术从诞生至今只有10年的历史,一些国家打算几年后全面普及无人驾驶真的可行吗?

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    特斯拉与NTSB在致命的Model X撞车事故调查中发生冲突

    特斯拉已被NTSB(美国国家运输安全委员会)从海湾地区的Model X撞车事故调查中踢出。 在特斯拉继续发布有关事故调查的信息后,NTSB将这家电动汽车制造商从调查中拉了出来,据了解,公司曾在博客上发布一篇文章,文章中写道:确认该车辆处于自动驾驶模式。 如果你驾驶的是装有自动驾驶仪的特斯拉汽车,那么你发生致命事故的可能性要小3.7倍,而且这种情况还在继续改善。 在进行了全面的调查之后,NHTSA发现,即使是特斯拉自动驾驶仪的早期版本,也能减少40%的撞车事故。而自那以后,自动驾驶技术更有了很大的改进。

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    背靠福特的Argo无人车发生严重事故,两名乘客已送往医院

    维金 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 美国西海岸的CES上,各种各样的自动驾驶技术正让人眼花缭乱;东部曾经的钢铁重镇、如今的无人车试验田匹兹堡,一辆测试车发生了严重事故。 ? △ 事故现场 / DAN BROUGHTON拍摄 美国媒体The Incline报道称,由福特投资的创业公司Argo AI运营的一辆自动驾驶汽车周三在匹兹堡发生事故,导致两人被送往医院。 根据The Incline的报道,美国匹兹堡公共安全部门发言人Alicia George表示,事故发生在当地时间上午10点左右,地点为North Shore和Troy Hill之间、靠近16街大桥附近16 事故发生地点距离Argo AI的车库大约有1英里。 她在电子邮件中表示:“目前尚不清楚是否会提起指控。事故报告尚未完成,这需要时间。” ? 福特也收到了媒体关于这起事故的问询。 福特发言人没有透露事故发生时车辆是否处于自动驾驶模式,也没有透露Argo在事故调查期间是否已经暂停了其他所有测试。 这不是匹兹堡首次发生涉及自动驾驶汽车的交通事故

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    谷歌Waymo无人驾驶测试报告:行驶981万公里,发生18次事故

    策划&撰写:小波点 11月1日,谷歌母公司旗下自动驾驶公司Waymo在官网发表了一份在凤凰城地区的无人驾驶汽车测试报告,该公司表示,自2019年以来,在无人驾驶的测试和实际乘坐的981万公里中,发生了18 起事故。 数据显示,Waymo在凤凰城的车辆大约每行驶33.9万英里才会发生一起小事故,另外有29次事故是在安全司机的干预下避免的,相当于每21万英里(33.8万公里)发生一次事故。 不过,包括那些被避免的事故在内,没有一起事件会导致严重伤害。 ? Waymo公司表示,公布这些数据是为了提高透明度,希望这些安全数据能够帮助公司和监管机构为自动驾驶汽车制定全行业的安全标准。

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    R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

    这里的模型如下: 未观察到 该期间的索赔数量  索偿的数量 考虑一种情况,其中关注变量不是索偿的数量,而仅仅是索偿发生的标志。然后,我们希望将事件模型 对比 ,解释为不发生发生。 实际上,使用两个模型,可以进行更复杂的回归分析(例如使用样条曲线),以可视化年龄对发生或不发生交通事故概率的影响。

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    发生致命事故8个月后,优步被获准在匹兹堡恢复自动驾驶测试

    八个月前,优步的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市出了致命事故,现在,宾夕法尼亚州交通部已经重新给优步开了绿灯,让其部署匹兹堡的车队。 在3月份事故发生后,优步在亚利桑那州州长Doug Ducey暂停在该州部署汽车后不久,便停止了在旧金山,多伦多和匹兹堡的自动驾驶测试。 国家运输安全委员会(NTSB)确定优步已经禁用了沃尔沃XC90中涉及致命事故的自动紧急制动系统(在内部文件中,该公司表示要“减少车辆行为不稳定的可能性。”)。 根据The Information的另一份报告, 一名前优步经理在事故发生前几天发出的电子邮件中对自动驾驶汽车的道路准备情况表示担忧。

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    “���”引发的线上事故

    最近遇到了一起依赖升级 + 异常数据引发的线上事故,教训惨痛,本文对此进行回故和总结。 同志们,关键时刻,完善的报警能给事故的处理和恢复赢得时间啊! By case 排查,发现服务 shard3 集群的机器报 i/o timeout 错误。 先止损,将事故影响降到最低,事后再来追查根因,总结复盘。 于是开始操作回滚, reset 到周四上线之前的一个 commit,重新打包,上线 shard3 集群。 老版本的代码,不会进入 if 分支,而新版本的代码,由于 c==utf8.RuneError,所以先进入 if 分支,之后, size==3,不满足里层分支,直接 continue 了,因此 i 值并没有发生变化 ,死循环就这么发生了。

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    大货车事故频发,智能物流可减少19.9%事故

    如果发生车距过近、车道偏离或检测到行人,可以提前2.7秒发出警告并自动上报事件照片和视频。 最好是能避免危险的发生,实在避免不了的也能留存证据用于定责、保险理赔。 ? 这套系统最终使事故率下降19.9%,千公里风险次数下降49.3%。 平均每天能把一个司机从死亡线上拯救回来。 提供这一整套技术的是一家叫G7的技术公司,死磕物流十几年。 再比如实时称重,货物重量数据实时上传,防止在运输途中发生换货、窜货。车队在承运招标时也可用精准的数据做到更有说服力。 过去物流各环节中还有一个很不现代的环节,是手工填写单据,人工审核对账。 ?

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    一次git事故

    而这次事故正是git patch功能使用不当引起的,下面来模拟出一个完整的事故现场。 在最开始我们有一段原始代码如下,可以明显看到,在第18行代码中,将dst错打成了src。 以上基本就是整个事故的全部还原过程。 这种事故很难发现,一旦发现却很容易就知道原因。 分析一下patch文件,就会立即发现,整个patch行为是靠以下7行代码来定位的。 从这个事故中,可以得到几点启示。 patch并不是100%可靠的,执行之后最好查看一下结果 2. 大扩号另起一行,对版本管理工具不友好:D 3.

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    Science:84万起事故统计显示,公路上“此处事故多发”警示牌会导致更多交通事故

    有的警示牌甚至会“贴心”地标注这个地方曾经发生过的严重事故,导致多少人死亡。 设立这种警示牌的初心,想必是为了警告路过的司机在这一段要注意谨慎驾驶。 论文地址: https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm3427 80多万起事故分析表示,有警示牌反而事故发生率提升1.35% 这种交通警示牌在美国很多州都有设立 要研究这些警示牌的作用,就要对比有警示牌和没有警示牌时,事故发生的数据。好在,每个州对是否显示以及多久显示一次死亡数字都有不同的政策。 Madsen和Hall收集了2010年至2017年期间受影响道路上发生的所有交通事故的数据。 他们将死亡统计数据显示的那几周内发生事故与当月其余时间发生事故进行了比较,并且只比较了发生在同一时间和同一天的事故。 他们还控制了天气和假期,这可以独立影响事故的数量。

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    Science:84万起事故统计显示,公路上“此处事故多发”警示牌会导致更多交通事故

    大数据文摘出品 开车的时候,我们经常看到“事故多发”的警示牌。 有的警示牌甚至会“贴心”地标注这个地方曾经发生过的严重事故,导致多少人死亡。 论文地址: https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm3427 80多万起事故分析表示,有警示牌反而事故发生率提升1.35% 这种交通警示牌在美国很多州都有设立 要研究这些警示牌的作用,就要对比有警示牌和没有警示牌时,事故发生的数据。好在,每个州对是否显示以及多久显示一次死亡数字都有不同的政策。 Madsen和Hall收集了2010年至2017年期间受影响道路上发生的所有交通事故的数据。 他们将死亡统计数据显示的那几周内发生事故与当月其余时间发生事故进行了比较,并且只比较了发生在同一时间和同一天的事故。 他们还控制了天气和假期,这可以独立影响事故的数量。

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    当 Redis 发生高延迟时,到底发生了什么

    慢查询本身只记录了命令执行时间,不包括数据网络传输时间和命令排队时间,因此客户端发生阻塞异常 后,可能不是当前命令缓慢,而是在等待其他命令执行。 需要重点比对异常和慢查询发生的时间点,确认是否有慢查询造成的命令阻塞排队。 slowlog的输出格式如下所示。 也可以查看 info persistence 统计中的 aofdelayedfsync 指标,每次发生 fdatasync 阻塞主线程时会累加。 如果操作系统把 Redis 使用的部分内存换出到硬盘,由于内存与硬盘读写速度差几个数量级,会导致发生交换后的 Redis 性能急剧下降。 有很多方法可以避免内存交换的发生。比如说: 保证机器充足的可用内存 确保所有Redis实例设置最大可用内存(maxmemory),防止极端情况下 Redis 内存不可控的增长。

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