Neuste Artikel für Transport

Ein Blick auf die Integration von Deep Reinforcement Learning in UAV-Systeme für bessere Leistung und Sicherheit.

Forschung gibt Einblicke in die Reisekrankheit und die individuellen Unterschiede bei Fahrern und Passagieren.

Eine neue Methode verbessert, wie autonom fahrende Autos Objekte mit LiDAR erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der mobilen Positionierung in komplexen Umgebungen.

PyVRP bietet effiziente Lösungen für komplexe Fahrzeugroutenherausforderungen.

Gehen und Radfahren verändern den städtischen Verkehr für gesündere Städte.

Untersuchung der digitalen Infrastruktur, die für vernetzte und automatisierte Fahrzeuge nötig ist.

Ungleichheiten im Ride-Hailing durch bessere Nachfrageprognosen und Fahrzeugzuweisungen angehen.

Wissen zwischen den AVs zu teilen, verbessert ihre Fähigkeit, sich an verschiedene Fahrbedingungen anzupassen.

Ein neues System ermöglicht die schnelle Verarbeitung von zeitlichen Grafen auf einzelnen Maschinen.

Untersuchen, wie der Verkehr die Ebola-Ausbreitung während Ausbrüchen beeinflusst.

Dieser Artikel behandelt die Verbesserung von Elektrobussystemen und Lade-Strategien.

Untersuchen, wie Drohnen und Lkw die Liefermethoden für mehr Effizienz umgestalten.

Tiefe Verstärkungslernen nutzen, um die Effizienz von Lkw-Lieferungen zu verbessern.

Eine neue Methode, um die Effizienz im Transport zu verbessern, indem reale Einschränkungen integriert werden.

Eine Methode, um die Bewegungen von Robotern in belebten Bereichen zu verbessern, indem die Entscheidungsfindung getrennt wird.

Neue Methoden sollen das kabellose Laden für mobile Geräte und Elektrofahrzeuge verbessern.

Ein Blick auf robuste kürzeste Wege Probleme unter unsicheren Netzwerkbedingungen.

Innovativer Ansatz nutzt Fahrdaten und schützt dabei die Privatsphäre.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit von Kurzzeitniederschlagsvorhersagen.

Wie automatisierte Fahrzeuge das Verkehrsverhalten und das Management verändern.

ADVENT erkennt Angriffe in VANETs und sorgt so für sichereren Transport durch effizientes Monitoring in Echtzeit.

SpecSTG verbessert Verkehrsvorhersagen, indem es räumliche und zeitliche Daten integriert.

Untersuchung der Effizienz und Fairness bei der Echtzeit-Zuweisung von Fahrzeugaufgaben.

Ein hybrider Algorithmus kombiniert klassische und Quantencomputing, um die Effizienz der Zugdisposition zu verbessern.

Ein Blick auf die Zeitfenstervergabe und ihre Auswirkungen auf den Wettbewerb bei Zügen.

Erfahre, wie Quantencomputing umweltfreundliche Flottenübergänge unterstützt.

Ein neues Deep-Learning-Modell verbessert die Vorhersagen für den Passagierverkehr von Fluggesellschaften.

Untersuchen, wie Fahrdienstleister mit E-Autos Abholungen und Ladeentscheidungen managen.

Die Lehren aus Physarum polycephalum für moderne Netzwerkoptimierung erkunden.

Die Verbesserung der Verkehrssicherheit und Effizienz durch bessere Fahrzeugkommunikationssysteme.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Schätzung von Verkehrsfluss und Reisezeit.

Umfrage zeigt gemischte Meinungen zur Effizienz und Fairness von KI im Transportwesen.

Fundamentale Modelle verändern die Zukunft der autonomen Fahrtechnologie.

Das STDDE-Modell verbessert die Verkehrsprognosen, indem es Verzögerungen und kontinuierliche Änderungen einbezieht.

Transportdaten nutzen, um Infektionskrankheiten frühzeitig in Brasilien zu erkennen.

Eine Studie über die Suche nach effizienten Kurven, um bestimmte Bereiche abzudecken.

DroneCAST hat das Ziel, die Kommunikation in der urbanen Luftmobilität für Drohnen zu verbessern.

Die Nutzung von LLMs zur Analyse von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen erkunden.

RUMBoost kombiniert Nutzermodelle und maschinelles Lernen für bessere Vorhersagen bei Reiseentscheidungen.