Últimos artículos para Planificación Urbana

Este artículo explora los desafíos y soluciones para encontrar caminos de observación óptimos.

Explorando la importancia y aplicaciones de los datos de movilidad en la sociedad actual.

Examinar los acuerdos de asentamiento en las ciudades revela el papel de la hiperuniformidad en la planificación urbana.

Un estudio de los viajes en taxi de Chicago revela la conectividad entre barrios y las tendencias de transporte.

Un nuevo método mejora la estimación de rugosidad en imágenes SAR para un análisis más preciso.

Un estudio sobre leyes de conservación no locales mejora las simulaciones del tráfico y el comportamiento de multitudes.

Examinando cómo los coches y las motos interactúan en el flujo del tráfico.

Métodos innovadores ayudan a la planificación de salud local a usar los datos del censo de manera más efectiva.

Este estudio examina los desafíos de la urbanización y los modelos predictivos para el transporte en India.

Examinando cómo los cambios en la posición de los UAV afectan la calidad y fiabilidad de la comunicación.

STEF-DHNet mejora las previsiones de demanda de viajes para ofrecer un mejor servicio y eficiencia.

AutoGraph usa datos de tráfico para estimar carriles, disminuyendo la dependencia de entradas manuales.

Te presento PANet, un nuevo enfoque para mejorar la segmentación de LiDAR.

Explorando el papel de SAM en la mejora de la segmentación de imágenes de teledetección.

Este artículo examina nuevos métodos para mejorar la programación periódica a través de cortes divididos.

ResUNetFormer mejora la extracción de carreteras de imágenes aéreas enfrentando desafíos clave.

Presentamos DSTCGCN para mejorar la precisión en la predicción de tráfico.

Un nuevo enfoque mejora la previsión del flujo de tráfico usando técnicas de gráficos avanzadas.

Un nuevo método usa datos de la comunidad para estimar las alturas de los edificios en modelos 3D de la ciudad.

Los problemas de transporte dificultan mucho el acceso a los servicios de salud, afectando los resultados de salud en general.

AGC-net mejora las predicciones de tráfico a través del contexto y la adaptabilidad.

Una mirada a los códigos en gráficos y sus roles en varios campos.

Los investigadores usan datos móviles y modelos avanzados para analizar los patrones de movimiento humano a lo largo del tiempo.

Este estudio optimiza la ubicación de instalaciones preferibles y no deseadas.

Este estudio se centra en clasificar y segmentar edificios 3D de manera efectiva.

El pooling adaptativo puede mejorar la eficiencia del ride sharing y la experiencia del usuario.

Descubre el innovador método Bag-of-Views para la recolección eficiente de datos con drones.

Un modelo para vehículos automatizados conectados que mejore la seguridad y eficiencia del tráfico.

Aprende cómo la predicción de trayectorias asegura una conducción segura para vehículos autónomos.

Los planes de inspección regular pueden prevenir costosos fallos en las tuberías de alcantarillado y riesgos para la salud.

Nuevos métodos de aprendizaje automático mejoran la precisión y eficiencia de los modelos de tráfico.

Infraestructura innovadora mejora la seguridad en cruces urbanos concurridos.

El conjunto de datos IMPTC captura información clave para la navegación segura de vehículos automáticos.

Abordando los desafíos de ciberseguridad en la tecnología de transporte conectado.

cjdb ofrece una manera sencilla de almacenar modelos de ciudades en 3D en PostgreSQL.

Examinando métodos para identificar cambios en imágenes de documentos en varios campos.

Aprende cómo las expresiones evaluativas aclaran los procesos de toma de decisiones.

Analizando el algoritmo codicioso para una gestión efectiva del aparcamiento de coches en garajes.

Este estudio analiza cómo el 5G mejora la precisión del posicionamiento en interiores usando señales multipath.

El cambio climático está alterando la demanda de agua y electricidad en las áreas urbanas.