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Mejorando la eficiencia de entrega y la seguridad a través de la planificación avanzada de rutas para vehículos eléctricos.

Un nuevo enfoque para predecir indicadores socioeconómicos usando datos de LBSN.

Una inmersión profunda en el mundo de los mapas electrónicos y sus aplicaciones.

Explorando la dinámica de Cops and Robbers en grafos y sus implicaciones.

Los avances en IA pueden facilitar la evaluación de proyectos de sostenibilidad urbana.

Examinando cómo los factores locales afectan la salud en las comunidades.

El calor extremo influye en cómo se mueven y trabajan las personas en los países en desarrollo.

HeightMapNet mejora el mapeo para coches autónomos al aumentar la precisión y el detalle.

Una mirada a cómo se pueden estructurar y optimizar las conexiones en los grafos.

Los investigadores analizan el movimiento del calor en los edificios usando gráficos y métodos innovadores.

Explora las Funciones de Barrera de Control de Campo Medio para una gestión de enjambres más segura.

Examinando el impacto de Monte Carlo Secuencial en la equidad y fiabilidad de la delimitación de distritos.

Las celdas de cuadrícula simplifican los gráficos de conocimiento espacial para una mejor organización de datos y toma de decisiones.

Las GNN están cambiando la forma en que analizamos y entendemos los datos de la Tierra.

Los modelos de IA ayudan a los planificadores urbanos a entender el calor en las ciudades y a mejorar la calidad de vida.

Usando imágenes satelitales para mejorar la comprensión de la pobreza a través de un mapeo detallado del uso de la tierra.

TrajGPT mejora las predicciones de viajes usando datos de GPS, lo que ayuda en la planificación urbana y las respuestas de salud pública.

Explora la importancia del rango de Scott en estructuras métricas separables.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de partes de edificios para una planificación urbana más inteligente.

Una nueva técnica mejora las imágenes satelitales de baja resolución para que tengan más claridad y detalle.

UniTraj ofrece soluciones adaptables para entender los patrones de movimiento humano a nivel global.

PIEViT mejora el análisis de imágenes de teledetección con métodos de aprendizaje innovadores.

UDCNet simplifica la identificación de objetos clave en imágenes satelitales.

OffLight usa tecnología inteligente para mejorar el flujo de tráfico en ciudades concurridas.

Nuevos métodos mejoran la entrega de mensajes durante accidentes de auto.

Explora cómo los spanners simplifican las conexiones en gráficos complejos.

XPoint ayuda a alinear distintas imágenes para una mejor comparación y análisis.

Aprende cómo la redundancia puede simplificar problemas complejos.

Una mirada a eventos extremos y cómo prepararse para ellos.

Un nuevo sistema busca reducir las violaciones de luz roja y mejorar la seguridad vial.

Descubre cómo ImageRAG simplifica el análisis de imágenes satelitales detalladas.

Este artículo habla sobre los desafíos y la importancia de alinear datos espaciales.

Un modelo para equilibrar eficiencia y equidad en el transporte público.

Un estudio sobre el rastreo de vehículos y el impacto del sesgo de supervivencia.

Entendiendo la doble naturaleza del ozono y su impacto en la salud y el medio ambiente.

Usando datos para mejorar el flujo de tráfico y la movilidad urbana en Dakar.

Los modelos de lenguaje grandes reflejan sesgos sociales, afectando decisiones importantes.

UrbanDiT ayuda a entender los cambios y dinámicas de la ciudad usando análisis de datos inteligentes.

Una forma más inteligente de abordar el transporte público durante fallas en los trenes mejora la accesibilidad.

UniFlow combina tipos de datos para hacer mejores predicciones de flujo urbano.