Neuste Artikel für Transport

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.

Ein praktischer Leitfaden zur Verwendung von Spline-Approximation für Datenanalyse und Outlier-Management.

Ein Projekt hat das Ziel, die Klassifizierung von Zugverspätungs-Codes mit Machine Learning zu automatisieren.

Eine Studie identifiziert ideale Standorte für Fahrradstationen in Málaga, um das Radfahren zu fördern.

Dieser Artikel behandelt die Reduzierung des Hautreibungsgeschicks durch Gegensteuerung in turbulenten Strömungen.

Erforscht die Umsetzung von KI zur Optimierung von autonomen Fahrzeugdiensten.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile von Active RIS in ISAC-Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Kontrolle über nichtlineare Systeme mit sich ändernden Parametern.

Kartierung und Überwachung von Gerüsten, um das Stadtleben in NYC zu verbessern.

Die Diffusion-ES Technik für besseres Navigieren von selbstfahrenden Autos erkunden.

Das Potenzial von eVTOL-Fahrzeugen zur Bewältigung städtischer Verkehrsprobleme erkunden.

Ein Framework, um die Informationsupdates zu verbessern, während man die Energie in Fahrzeugnetzwerken managt.

Ein neuer Ansatz, um die Kapazitäten von Bahnknotenpunkten zu bewerten, ohne auf Fahrpläne angewiesen zu sein.

Neue Filtermethoden verbessern die Objektverfolgung für verschiedene Anwendungen.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung der Fahrzeugrouting mithilfe von Reinforcement Learning.