Neuste Artikel für Stadtplanung

Diese Studie untersucht Fahrzeuginteraktionen mit einem Zwei-Klassen-Verkehrsmodell.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, das Video-Zoom mit echten Video-Paaren zu verbessern.

Eine neue Methode, um Schwächen in der städtischen Infrastruktur zu analysieren und die Widerstandsfähigkeit der Städte zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie die zweistufige Optimierung das Verkehrsmanagement und die Planung verbessert.

Ein neuer Algorithmus zum Gruppieren ähnlicher Bewegungswege in grossen Datensätzen.

Effektive Algorithmen zur optimalen Standortbestimmung für kontinuierliche Kundenverteilungen.

Untersuchen von Wiederherstellungsstrategien nach dem Hurrikan Harvey mit agentenbasiertem Modellieren.

Entdecke die Rolle von UANet bei der Verbesserung der Genauigkeit der Gebäudeextraktion.

FSLens nutzt Datenvisualisierung, um die Standorte von Feuerwachen zu optimieren und die Sicherheit der Community zu verbessern.

Dieser Artikel spricht über einen neuen Ansatz zur Reiseplanung in öffentlichen Verkehrsnetzen.

Wir stellen vor: STZINB-GNN, ein besseres Modell zur Vorhersage von Verkehrsunfällen und Unsicherheiten.

Ein neuer Ansatz, um die Kommunikation von Fahrzeugen und die Datensicherheit zu verbessern.

Die Studie analysiert, wie Radfahrumgebungen die Sicherheitswahrnehmungen und Radgewohnheiten beeinflussen.

Lens-MIMO-Technologie verbessert die Fahrzeugpositionierung für sicherere Fahranwendungen.

HUTFormer verbessert die Verkehrsprognosen, indem es Mehrskalen-Daten und fortschrittliche Modellierungstechniken kombiniert.

SIP balanciert Datenaustausch und Privatsphäre für Echtzeitanwendungen.

Anonymisierte Bewegungsdaten geben Einblick in das Verhalten von Menschen in Städten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen der Wege von sich bewegenden Akteuren im Verkehr.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Wege in Netzwerken von Scheiben zu identifizieren.

Eine Methode, um die Zielpositionierung zu verbessern, trotz unzuverlässiger Messungen.

Forschung zeigt, dass ein Mensch effektiv eine Gruppe von 100 Robotern überwachen kann.

Die KIBS-Methode vereinfacht städtische 3D-Modelle mithilfe einzelner Satellitenbilder.

Adaptive Bahnnetze für aktuelle und zukünftige Anforderungen planen.

Autonome Fahrzeuge verbessern die Schätzung von Parkplätzen, um die Stauverwaltung zu optimieren.

Eine Studie zeigt, wie sich Partikel im Laufe der Zeit auf glatten Oberflächen verteilen.

Ein neues Verfahren verbessert die Bildkompression für bessere Fahrassistenzsysteme.

Die Herausforderungen und Lösungen für den Betrieb von vernetzten und autonomen Fahrzeugen anschauen.

Ein Machine-Learning-Verfahren zur Schätzung von Ampelschaltungen mithilfe von Daten aus Fahrzeugen.

Die Kombination aus Drohnen und Lkw sorgt für schnellere und effizientere Paketlieferungen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Gebäudeerkennung und Höhenmessung aus Satellitenbildern zu automatisieren.

Untersuchen, wie individuelle Entscheidungen städtische Gemeinschaften und deren Muster prägen.

Lern, wie Designpunkte die Vorhersagegenauigkeit in der räumlichen Statistik verbessern.

In diesem Artikel geht's darum, wie wichtig es ist, die Bewegungen von Fussgängern vorherzusagen, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen zu gewährleisten.

Ein neuer Ansatz, um faire Vorhersagen in der Analyse der städtischen Mobilität zu gewährleisten.

Eine neue Methode mit Radar-Daten verbessert die Vorhersagen von extremen Regenereignissen.

Diese Studie untersucht das Turbulenzverhalten in Städten bei sich ändernden Luftstrombedingungen.

Neuer Ansatz verbessert die Hinderniserkennung in autonomen Fahrzeugen durch geplante Manöver.

AerialVLN verbessert die Drohnennavigation mit Sprache und visuellen Daten.

Forschung nutzt Smartphone-Daten, um tägliche Bewegungsmuster zu analysieren.

ReWAG ermöglicht eine präzise Standortbestimmung mit Standardkameras in städtischen Umgebungen.