Neuste Artikel für Stadtplanung

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.

Lern, wie SAR-Technologie hilft, Veränderungen in der Landnutzung und -bedeckung effektiv zu verfolgen.

Eine Studie über effizientes Abstandhalten von Punkten im zweidimensionalen Raum.

Ein neues Konzept zur Bewertung von Fahrradstress mithilfe von Strassenansichten.

Eine Plattform, die Software-Dienste in Echtzeit für smarte Mobilitätslösungen anpasst.

Selbstfahrende Einräder verändern, wie wir durch belebte Strassen in der Stadt navigieren.

Lern was über Valeriepieris-Kreise und ihre Rolle in der Populationsanalyse.

Diese Forschung analysiert, wie Reisemuster städtische Dynamiken und die Wirtschaft beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Verkehrsprognose, der menschliche Aktivitätsdaten einbezieht.

Forschung zeigt die Stau-Dynamik anhand von Seouls Verkehrsdaten.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Umweltveränderungen mithilfe von Fernerkundungsbildern.

Eine Studie darüber, wie nicht-lokale Modelle das Verkehrsmanagement an Kreuzungen verbessern.

Ein Blick auf starke Dominationskonzepte in unscharfen Graphen und deren Anwendungen.

Eine Übersicht über Konzepte der Graphenbeherrschung und deren Anwendungen.

Neue Techniken verbessern die Schätzung des Fluchtpunkts in Bildern mit unbekannten Kameraeinstellungen.

Das Verständnis von Artenrängen zeigt Zusammenhänge, die für Ökosysteme und den Naturschutz wichtig sind.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Max-Plus-Linearsystemen in verschiedenen Anwendungen.