Últimos artículos para Planificación Urbana

Una mirada a cómo los gráficos ayudan en aplicaciones del mundo real como la logística.

Cómo los vehículos conectados y autónomos van a afectar los desplazamientos diarios y el flujo de tráfico.

Un nuevo método mejora el renderizado de escenas 3D para varias aplicaciones.

Presentamos HEDGTC para mejorar el análisis de datos espaciotemporales.

Explorando cómo las áreas urbanas pueden beneficiarse de una planificación centrada en la naturaleza.

Examinando el movimiento de peatones y vehículos a través de modelos matemáticos para una mejor planificación.

Usando la centralidad para mejorar el intercambio de datos en redes de sensores vehiculares.

Los árboles juegan un papel clave en controlar las temperaturas en las ciudades y ecosistemas.

Examinando cómo la gente cruza calles para mejorar la seguridad con vehículos autónomos.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento de la ubicación de objetos en áreas urbanas densas.

Una nueva herramienta evalúa el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes en varios tipos de datos.

ZeroSCD detecta cambios en imágenes sin necesidad de entrenamiento previo o datos etiquetados.

Explorando métodos para simular la contaminación del aire de una planta de energía a carbón.

Analizando problemas de Dial-a-Ride y MinTurn basados en líneas para mejorar la eficiencia del transporte.

Un nuevo método mejora la detección de cambios usando datos etiquetados y no etiquetados.

Los investigadores estudian los patrones de conducción para mejorar las respuestas de los vehículos automáticos.

AutoSTF automatiza la predicción espaciotemporal para mejores predicciones y eficiencia.

Combinando instrucciones humanas y tecnología para una navegación robótica más segura.

Este artículo presenta un sistema para optimizar decisiones a pesar de predicciones inciertas.

Este estudio destaca la importancia de la detección de objetos en zonas de construcción para autos autónomos.

TITAN innova las predicciones del flujo de tráfico usando modelos de expertos para más precisión.

Un análisis profundo sobre cómo los patrones de tráfico influyen en el transporte de la ciudad.

Explora lo básico de la dinámica poblacional y sus aplicaciones en la gestión.

Este estudio aborda los desafíos de ubicación de instalaciones a múltiples períodos y ofrece soluciones efectivas.

Un nuevo algoritmo optimiza la colocación de sensores en redes de alcantarillado para un mejor monitoreo de la salud pública.

Un nuevo marco mejora la detección de eventos sonoros que se superponen en entornos de audio complejos.

Métodos innovadores mejoran la comprensión del entorno para vehículos autónomos.

Nuevos métodos mejoran la comunicación de vehículos en las ciudades, aumentando la seguridad y la eficiencia.

Este estudio destaca nuevos métodos para la navegación eficiente de UAV usando aprendizaje profundo por refuerzo.

Nuevos métodos mejoran el mapeo en entornos cambiantes para las máquinas.

Un nuevo método mejora la precisión en el conteo de multitudes y la fiabilidad del modelo.

Explorando cómo los datos nos ayudan a entender sistemas dinámicos y su comportamiento.

SurfaceAI utiliza imágenes de calles para evaluar la calidad del pavimento y hacer los viajes más seguros.

Abordando los desafíos de ubicación de instalaciones con preferencias de usuarios conocidas y desconocidas.

Las ciudades deben adaptar sus sistemas de transporte para manejar las inundaciones cada vez más frecuentes por el cambio climático.

Un método para obtener imágenes satelitales más claras directamente de datos sin procesar.

Combinando imágenes de vista callejera con datos para analizar las fachadas de los edificios.

Una mirada a la planaridad agrupada y la saturación lineal en la representación de grafos.

Un estudio revela información sobre la seguridad vial a través de eventos cercanos a choques en San Antonio.

Una mirada a cómo los grupos de agentes se mueven sin presión.