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Un nuevo método mejora la comunicación de los UAV al perfeccionar los mapas del estado del enlace.

Un nuevo método mejora la localización de imágenes de vista de calle usando datos secuenciales.

Un nuevo método para reconstruir escenas urbanas de manera precisa y mejorar la seguridad en la conducción autónoma.

TempoKGAT mejora la precisión de predicción en relaciones dinámicas usando métodos sensibles al tiempo.

TG-PhyNN combina redes neuronales y leyes físicas para hacer predicciones más precisas.

Explorando cómo los LLMs ayudan en el análisis de movimiento y sus desafíos.

Examinando las vulnerabilidades de los sistemas de recomendaciones de navegación y cómo mejorar la seguridad.

Un estudio sobre cómo mejorar las recomendaciones de navegación para tener mejores experiencias al conducir en la ciudad.

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Aprende sobre la distancia Gromov-Wasserstein y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo enfoque busca mejorar la seguridad en lugares públicos utilizando tecnología avanzada.

Este método ayuda a gestionar la integración de los EV en la red eléctrica de manera efectiva.

Este artículo examina cómo los datos espaciales afectan los modelos de predicción en varios campos.

InfraLib mejora la gestión de infraestructuras usando métodos basados en datos y modelos realistas.

Un nuevo método mejora la precisión de la recuperación de trayectorias para una mejor movilidad urbana.

Un nuevo sistema busca mejorar la comunicación entre vehículos para una mejor gestión del tráfico.

Nuevo marco mejora la capacidad de las máquinas para entender entornos 3D a partir de imágenes 2D.

La investigación busca mejorar la seguridad en las rotondas al predecir las zonas de dilema.

Un nuevo método mejora el análisis de distribuciones de puntos en varios campos.

La investigación se centra en mejorar la precisión y la eficiencia en el posicionamiento por señales de radio.

Analizar datos de series temporales mejora la toma de decisiones en varios campos.

Un nuevo método genera imágenes de vista de calle desde una vista de pájaro para autos autónomos.

Snapshot mejora la predicción de trayectorias de peatones para un tráfico urbano más seguro.

Este artículo explora el concepto y las aplicaciones de los dibujos planos débilmente nivelados.

Nuevo método mejora la localización de multitudes usando varias vistas de cámaras.

Un nuevo método mejora la ubicación de instalaciones para un mejor acceso urbano.

Los entornos urbanos presentan desafíos únicos para el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas de radar automotriz.

Un modelo paso a paso para identificar perímetros de tráfico usando datos en tiempo real.

Nuevos modelos mejoran la detección de daños en las carreteras con drones, mejorando la seguridad en la ciudad.

Maximiza el impacto de los anuncios en vallas con estrategias inteligentes de asignación de etiquetas.

ConVer-G simplifica la gestión de datos urbanos al rastrear múltiples versiones de manera eficiente.

HiSC4D captura el movimiento humano usando sensores portátiles para un mejor análisis de interacción.

Nueva método mejora las predicciones de los movimientos de pasajeros en el metro urbano.

Un nuevo modelo mejora la toma de decisiones en los sistemas de transporte a través de un mejor manejo de datos.

Un nuevo método mejora las conexiones móviles para vehículos en las ciudades.

Usando imágenes satelitales y aprendizaje automático para una clasificación de tierras precisa.

Una mirada a cómo los modelos de tráfico pueden mejorar la gestión de carreteras.

Aprende cómo las visualizaciones situadas pueden promover elecciones sostenibles en las áreas urbanas.

Aprovechando las reseñas en línea para mejorar la accesibilidad urbana para todos.

Nueva arquitectura de aprendizaje automático mejora el análisis de imágenes hiperespectrales y la clasificación de materiales.