Últimos artículos para Planificación Urbana

Un nuevo marco mejora las predicciones al abordar la incertidumbre en los datos.

Un método para optimizar la asignación de etiquetas para anuncios en vallas publicitarias según las necesidades del público.

ExelMap mejora la precisión de las actualizaciones de mapas HD para una conducción autónoma más segura.

Evaluando métodos para una buena ubicación de estaciones de carga para vehículos eléctricos.

Nuevas técnicas mejoran el modelado urbano dinámico para varias aplicaciones.

Los mosquitos son un gran riesgo para la salud, propagando enfermedades peligrosas en todo el mundo.

Aprende cómo los dígrafos mejoran la ubicación de estaciones de recarga para vehículos eléctricos.

Un método que combina aprendizaje offline y online para mejorar las predicciones de movimiento de peatones.

Explorando nuevos métodos para identificar patrones de movimiento inusuales en varios campos.

Un marco para mejorar la localización de vehículos utilizando la integración de datos de múltiples sensores.

Los vehículos robot mejoran la gestión del tráfico y reducen los tiempos de espera en intersecciones concurridas.

Explorando cómo los modelos de lenguaje mejoran las tecnologías de conducción autónoma.

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.