Renhe Jiang

Das neue Modell MemDA passt sich an Veränderungen in städtischen Daten an, um genaue Vorhersagen zu treffen.

KI-Modelle nutzen, um die persönliche Mobilitätsplanung in Städten zu verbessern.

Das Koodos-Framework verbessert die Anpassungsfähigkeit von Modellen an sich ändernde Daten in Echtzeitszenarien.

Neue Methoden gehen Risiken für die Privatsphäre bei der Vorhersage von menschlichen Bewegungsdaten an.

Eine neue Technik verbessert die Verkehrsvorhersage in sich wandelnden Stadtlandschaften.

Lerne, wie Ereignisse die menschliche Bewegung mit Hilfe von Nachrichten-Daten beeinflussen.