Model Assumptions and Suggestions for the Louvre Crisis Response Measures
Notice bibliographique
Résumé
To allow visitors to flee the Louvre the first time after a terrorist attack on the Louvre, we have built such a model. We looked up some data about the Louvre, then analyzed the types of terrorist attacks, and developed a more flexible evacuation model. We first put together the closer exits and refer to them as an exit group. Each exit group is accompanied by a region in which visitors must evacuate from that exit group. Each region has a planned escape route, and staff in the region will lead visitors to evacuate. The division of each region is determined by factors such as the traffic capacity of the exit group and the pavilion in which it is located. We calculate the area of each region accordingly. After each floor block, we get some areas where each region has its own escape route. We come up with an optional path through the ant colony algorithm. Visitors from each region can simply follow the arrangements of the staff on each floor to evacuate quickly. In order to verify the model, we fit the formula of escape speed according to the data of many aspects. Through the formula, we calculated the time of the tourist escape more accurately, which is a better simulation of the real scene of the tourist escape. Also, we have made a lot of recommendations for the Louvre in response to different types of terrorist attacks. We also discussed where terrorist at tacks took place and considered them from multiple angles. In order to enable rescue workers to quickly enter the scene, we have also proposed a number of improvement measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».