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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.

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.