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Presentando un método para mejorar la precisión de las simulaciones de tráfico a través del modelado del comportamiento humano.

Este estudio destaca la importancia de las variables objetivo en el modelado del comportamiento de vehículos.

Introduciendo un esquema de volumen finito para leyes de conservación escalar con cambios bruscos.

Un marco para extraer patrones significativos de conjuntos de datos inciertos y ruidosos.

Esta investigación aplica la antifragilidad para mejorar la gestión del tráfico urbano durante las interrupciones.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia del tráfico a través del control de crucero adaptativo.

R T-LLM mejora la precisión de las predicciones del tráfico y explica sus pronósticos.

Un nuevo método mejora la predicción de movimiento para vehículos autónomos, centrándose en la seguridad y la incertidumbre.

Los nuevos sistemas de llegada para vehículos voladores mejoran la eficiencia y la seguridad del transporte en la ciudad.

Examinando estrategias para reducir los retrasos de los autobuses y mejorar la experiencia de los pasajeros.

Un método económico para monitorear la atención del conductor usando cámaras del tablero.

Los CAVs pueden mejorar el flujo de tráfico y la seguridad a través de la comunicación y la cooperación.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje por imitación en medio de señales cambiantes en sistemas multi-agente.

Una mirada a los métodos para llenar huecos en conjuntos de datos de series temporales en tensión, centrándose en los datos de taxis de NYC.

Un nuevo enfoque para compartir datos de trayectoria manteniendo la privacidad del usuario.

Un nuevo modelo mejora la predicción de la velocidad del tráfico a través de análisis causal y adaptación de datos.

Este artículo habla sobre un sistema de carriles con peaje para vehículos autónomos y de alta ocupación.

Una mirada a la modelación del flujo de tráfico moderno usando nuevos enfoques y tecnologías.

Combinar GAI y MoE mejora la comunicación entre vehículos, la seguridad y la toma de decisiones.

LPSim ofrece simulación de tráfico rápida y a gran escala utilizando tecnología avanzada de GPU.

El marco TG-ODE mejora el análisis de sistemas complejos con datos irregulares.

Estrategias innovadoras para mejorar el flujo de tráfico y reducir el uso de combustible en las rotondas.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de tráfico para una movilidad urbana más inteligente.

Un nuevo marco mejora la predicción del tráfico a través de explicaciones contrafactuales para tomar mejores decisiones.

Un método para que los agentes aprendan estrategias en juegos de campo medio con mínimos conocimientos previos.

Un nuevo algoritmo mejora la seguridad y la eficiencia en vehículos autónomos conectados.

Este documento explora formas de minimizar intervenciones innecesarias de los conductores en vehículos automatizados.

Examinando patrones de tráfico usando datos agrupados para una mejor gestión urbana.

Este artículo habla sobre un método distribuido para la gestión del tráfico usando vehículos conectados.

RoScenes ofrece datos vitales para mejorar la percepción en la carretera y la gestión del tráfico.

Un nuevo método combina modelos de tráfico para mejorar la información sobre el transporte.

Este artículo examina los métodos para crear vehículos autónomos seguros.

Aprende cómo los vehículos pueden comunicarse para mejorar la seguridad y eficiencia en las carreteras.

Un nuevo enfoque para mejorar los sistemas de tráfico centrado en la adaptabilidad.

TimeMixer combina patrones de datos detallados y amplios para una mejor precisión en las predicciones.

Un nuevo modelo de mundo de conducción enfrenta desafíos en la tecnología de conducción autónoma.

Una mirada a cómo los modelos de estacionamiento funcionan y evitan patrones de aparcamiento.

La investigación revela sesgos en los sistemas de detección de objetos que afectan la seguridad en vehículos autónomos.

Descubre cómo los ciclos ayudan a modelar la sincronización en procesos de diferentes campos.

Explorando cómo los GMFGs modelan interacciones diversas entre agentes en sistemas complejos.