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368 Datensätze

Bahn

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Register über die Anerkennung von Psychologen und Stellen gemäß § 16 Triebfahrzeugführerscheinverordnung (TfV)

Register über die Anerkennung von Psychologen und Stellen gemäß § 16 Triebfahrzeugführerscheinverordnung (TfV)

Triebfahrzeugführer müssen bestimmte medizinische und psychologische Anforderungen erfüllen. Schon bei ihrer Einstellung müssen sie sich deshalb speziellen ärztlichen und psychologischen Eignungsuntersuchungen unterziehen. Und auch danach ist ihre Tauglichkeit in regelmäßigen medizinischen Untersuchungen festzustellen. Die Tauglichkeitsuntersuchungen müssen dabei von anerkannten Ärzten und Psychologen durchgeführt werden.

Bahn
Bereitgestellt durch

Eisenbahn-Bundesamt

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Simulationsergebnisse für On-Demand-Ridepooling-Szenarien in Berlin (allyMAP)

Dieser Datensatz enthält Ergebnisse des mFund-Projekts "allyMAP".

Enthalten sind Eingabeparameter und Simulationsergebnisse von On-Demand-Ridepooling-Szenarien mit verschiedenen Parametern (Fahrzeuganzahl, Betriebsgebiet, Betriebszeitraum, etc.) in Berlin. Datengrundlage für die Simulationen waren die im Frühjahr im Rahmen des Pilotbetriebs "allygator shuttle" erhobenen Nachfragedaten (diese werden hier in einem separaten Datensatz zur Verfügung gestellt).

Analysiert wurden zwei unterschiedliche potenzielle Pilotgebiete (unabhängig der tatsächlichen Bezirksgrenzen): "Friedrichshain-Kreuzberg" und "Tempelhof-Neukölln". Die Ausdehnung dieser Gebiete geht aus den zusätzlich bereitgestellten Polygonen im GeoJSON-Format hervor.

In der deutschsprachigen Spaltenbeschreibung (ODS oder PDF) findet sich eine genauere Erklärung der einzelnen Parameter und Kennzahlen.

Aus dem Ergebnis lassen sich die Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsparameter auf die Leistungsfähigkeit von On-Demand-Mobilitätsdiensten hinsichtlich unterschiedlicher Indikatoren (Pooling-Rate, Verfügbarkeit, Anzahl der beförderten Fahrgäste, etc.) erkennen.

mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Infrastruktur
Bahn
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 31.08.2018

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Anonymisierte Bewegungsdaten des smartphonebasierten Trackings mit der xMND-App

Anonymisierte Bewegungsdaten des smartphonebasierten Trackings mit der xMND-App. Die Datenbeschreibung befindet sich als pdf als Anhang.

Bahn
Bereitgestellt durch

MotionTag GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Raumbezug

Daten des Zielfahrplans Deutschlandtakt im Format railML TT

Daten des Zielfahrplans Deutschlandtakt im Format railML TT

Der Datensatz beinhaltet die Zugfahrten des Schienenpersonenfernverkehr (SPFV), Schienenpersonennahverkehr (SPNV) und Schienengüterverkehrs (SGV) aus dem dritten und abschließenden Gutachterentwurf im Zielfahrplan Deutschlandtakt (weitere Informationen unter https://www.deutschlandtakt.de/). Diese Fahrplandaten werden im offenen Format railML TT 2.2 (Beschreibung des Formats siehe https://www.railml.org/) bereitgestellt.

Der Deutschlandtakt ist die Planungsgrundlage für einen bedarfsgerechten Ausbau und eine optimale Nutzung der Schieneninfrastruktur auf Basis eines Integralen Taktfahrplans mit systematisierten Trassen für alle Verkehrsarten. Ziel ist ein Ausbau der Bundesschienenwege für ein deutschlandweit vernetztes, schnelles, zuverlässiges, häufig verkehrendes Angebot mit optimalen Anschlüssen für den Schienenpersonenverkehr und mit bedarfsgerechten Kapazitäten für einen ausgeweiteten Schienengüterverkehr mit kürzeren Transportzeiten. Der Deutschlandtakt ist somit Kompass und durchgehende Planungsgrundlage für die infrastrukturelle Weiterentwicklung des deutschen Bahnnetzes.

Der Zielfahrplan Deutschlandtakt basiert auf einem integralen Taktfahrplan für den Personenverkehr mit optimalen Anschlüssen für das gesamte Angebot vom Hochgeschwindigkeitsverkehr bis zur Regionalbahn im längsten europäischen Schienennetz. Der Zielfahrplan ist angebotsorientiert und schafft damit die Basis für die angestrebte Verdopplung der Fahrgastzahlen. Gleichzeitig berücksichtigt der Deutschlandtakt gleichberechtigt die für einen wachsenden Güterverkehr erforderlichen Streckenkapazitäten.

Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

30.06.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

DAYSTREAM Annotierter Textkorpus von Verkehrsmeldungen

Der DAYSTREAM Korpus ist ein Datensatz von 3541 Verkehrsmeldungen, in denen Eigennamen (z.B. Straßen, Linien, Haltestellen), deren Referenzids (z.B. DHID, DLID, OSM-IDs), sowie Relationen (z.B. Stau, Unfall, Schienenersatzverkehr) manuell annotiert sind. Der Datensatz kann als Trainings- bzw. Testkorpus für Informationsextraktionsaufgaben wie Eigennamenerkennung, Entity Linking und Relationsextraktion genutzt werden.

Datensatzstatistiken:

Twitter RSS Total
docs 2825 716 3541
tokens 69188 34630 103818
entities 15280 8112 23392
relations 365 427 792
docs with annotated relations 305 338 643
linked entities (org|loc) 5138 3331 8469
NIL entities 4764 1698 6462


Der DAYSTREAM Korpus wird unter der CC-BY 4.0 Lizenz veröffentlicht. Wenn Sie diese Daten verwenden, sollten Sie folgende Publikation zitieren:

A German Corpus for Fine-Grained Named Entity Recognition and Relation Extraction of Traffic and Industry Events. Martin Schiersch, Veselina Mironova, Maximilian Schmitt, Philippe Thomas, Aleksandra Gabryszak, Leonhard Hennig. Proceedings of LREC, 2018.

Weiterführende Informationen und Details: https://github.com/DFKI-NLP/daystream-corpus/

mFUND-Projekt: DAYSTREAM - Datenanalytik und KI für sichere und zuverlässige Mobilität, FKZ: 19F2031A-E

Straßen
Bahn
Bereitgestellt durch

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

23.05.2015 — 01.04.2019

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Fahrplandaten Bürgerbus Aulendorf

Fahrplandaten im ISA-Format (gem. IVU.pool-Standard-ASCII-Schnittstelle, Version 5.1) als asc-Dateien für die Verarbeitung als Auskunftsdaaten für IVU.pool und andere Datenintegrationsplattformen.

mFUND-Projekt: FEeoV, FKZ: 1919F1057

Bahn
Bereitgestellt durch

Match Rider UG

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

13.12.2020 — 11.12.2021

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Monoaufnahmen Teil 1 (Basler)

Die Datensätze liefern Videodaten aus unterschiedlichen Befahrungen eines Erprobungsabschnittes der Bahnstrecke 6624 Annaberg-Buchholz - Schwarzenberg zwischen KM10,5 und KM11,6, nahe der Stadt Scheibenberg, Sachsen.

Die Daten wurden im Verbundsprojekt ZuG (Zustandsüberwachung des Gleisumfeldes) erfasst. Mit den Daten ist es möglich, die Eignug und die Genauigkeit verschiedener Bildverarbeitungsverfahren durch abgleich mit den realisierten Positionsänderungen von Objekten im unmittelbaren Gleisumfeld abzuschätzen.

Das Projekt ZuG entwickelt ein IT-gestütztes Verfahren, um die aufwendige Kontrolle der Strecke und der im Umfeld befindlichen Objekte zu vereinfachen, zu digitalisieren und zu automatisieren. Mit dem System können die Daten ausgewertet und die erforderlichen Instandhaltungsmaßnahmen effizient geplant und umgesetzt werden.

mFUND-Projekt: ZuG - Zustandsüberwachung des Gleisumfeldes, FKZ: 19F2040A

Bahn
Bereitgestellt durch

Deutsches Zentrum für Schienenverkehrsforschung beim Eisenbahn-Bundesamt

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

mvdXML zur Dokumentation und automatischen Überprüfung von IFC-Dateien auf ihre Eignung zur Verwendung in Personenstromsimulationen

Dieser Datensatz enthält Ergebnisse des mFUND-Projekts AHEAD.

Das Projekt untersuchte die Anforderungen von Simulationen von Personenströmen an IFC-Gebäudemodelle. Die Anforderungen an das IFC-Gebäudemodell wurden in einer MVD (mvdXML-Datei) dokumentiert, um die automatische Überprüfung mit den verfügbaren Tools von buildingSMART zu unterstützen. Zusätzlich wurde die Personenstromsimulationssoftware "crowd:it" erweitert, um den automatischen Import von IFC-Modellen zu unterstützen.

mFUND-Projekt: AHEAD, FKZ: 19F1037B

Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

Technische Universität München

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Prognostizierte Fahrten in Duisburg (allyMAP)

Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet Duisburg. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in Duisburg vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 31.08.2018

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Prognostizierte Fahrten in München (allyMAP)

Dieser Datensatz umfasst ein Raster-basiertes Nachfragemodell mit prognostizierten Fahrten (Quell-/Zielverkehre) für das Stadtgebiet München. Der Datensatz wurde mittels eines Machine-Learning-Modells auf Basis der in Berlin erhobenen Ridepooling-Nachfragedaten und in München vorhandenen Points of Interest generiert. Die zur Verfügung gestellten Vergleichswerte beziehen sich auf stundengenaue Zeiträume innerhalb einer durchschnittlichen Betriebswoche.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_from – Quelle der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • cell_to – Ziel der Verkehrsbeziehung (Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile)
  • weekday – Wochentag, auf den sich der Wert bezieht
  • start_time – Beginn des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • end_time – Ende des Zeitraums, auf den sich der Wert bezieht
  • weight – Verhältnis der Anzahl an Fahrtwünschen im Vergleich zu anderen Verkehrsbeziehungen


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 31.08.2018

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

41 - 50 von 368 Datensätzen

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