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研究领域
SELECT - 内陆导航中的人工智能
FleetMon 为柏林工业大学的SELECT项目提供内陆AIS数据。这篇文章发表在Internationales Verkehrswesen杂志上，主要介绍了基于数据的到达时间预测如何提高内陆水路运输的可靠性。
CADMUSS - 一个改善海事安全的创新项目
对（海上）交通状况的评估需要良好的培训和专业经验。在这种训练和经验的基础上可以做出决定。(部分)自主的船舶必须经过培训或需要通用的算法，以便在任何情况下做出适当的反应。目标是让船舶能够确定技术上的操纵距离和所需的个人感知安全距离。
FleetMon 支持巴西海岸的环境影响评估的发展
作者：Daniel Zacharias博士Daniel Zacharias博士、Adalgiza Fornaro博士、Maíra Pippus和Tanja Lohrmann
国际船队的报废概率和承诺的二氧化碳排放量
作者Maximilian Held, Boris Stolz, Jan Hoffmann, Gil Georges, Michele Bolla, Konstantinos Boulouchos 摘要：应对气候变化需要所有部门采取行动。国际航运业面临
欧洲岸边电力的二氧化碳减排潜力
作者：Boris Stolz, Maximilian Held, Konstantinos BoulouchosBoris Stolz, Maximilian Held, Konstantinos Boulouchos Abstract: Shore-side electricity can drastically reduce emissions from fossil fuel-powered auxiliary engines of ships at berth.数据
利用AIS信号估计全世界的船舶排放情况
作者：Constance Ugé, Tina Scheidweiler, Carlos JahnConstance Ugé, Tina Scheidweiler, Carlos Jahn 摘要：减少排放是全球范围内的主要共同目标之一。航运，作为
可扩展的数据库内机器学习用于预测港口到港口的路线
作者：Dennis Marten, Carsten Hilgenfeld, Andreas HeuerDennis Marten, Carsten Hilgenfeld, Andreas Heuer 摘要：正确预测后续的港到港航线在海运物流中起着不可或缺的作用，因此至关重要。
绿色航运：使用AIS数据来评估全球排放量
作者：Constance Ugé, Carlos JahnConstance Ugé, Carlos Jahn Abstract: Globalization and new environmental legislations lead to a rising need for new technological developments for shipping industry, especially.
基于实时的海上交通预测如何帮助组织和优化海上货物的流动
作者：Dana Meißner 摘要：作为2019年夏季开始的PRESEA研究项目的一部分，一个以实时为基础的海上交通预测应用程序将被应用到海上。Dana Meißner 摘要：作为2019年夏季开始的PRESEA研究项目的一部分，一个基于实时的海上交通预测应用将被纳入。
在基于AIS的路由图中生成一个节点，以提高估计到达时间。(大）数据挑战：使用AIS生成路由图
作者Carsten Hilgenfeld, Nina Vojdani, Frank Heymann, Evamarie Wiessner, Bettina Kutschera, Chris Bünger Abstract: For international exchange of goods, an exact estimated time of
阿利坎特湾（西班牙地中海）海底大型海洋垃圾的组成、空间分布和来源
作者Santiago García-Rivera, Jose Luis Sánchez Lizaso, Jose María Bellido Millán Abstract: The composition, spatial distribution and source of marine litter in the Spanish Southeast