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Este estudio investiga las interacciones de vehículos usando un modelo de tráfico de dos clases.

Esta investigación se centra en mejorar el zoom de video usando pares de videos del mundo real.

Un nuevo método para analizar las debilidades de la infraestructura urbana y mejorar la resiliencia de las ciudades.

Una mirada a cómo la optimización bilevel mejora la gestión y planificación del tráfico.

Un nuevo algoritmo para agrupar rutas de movimiento similares en grandes conjuntos de datos.

Algoritmos efectivos para la ubicación óptima de instalaciones en distribuciones continuas de clientes.

Examinando estrategias de recuperación después del huracán Harvey usando modelado basado en agentes.

Descubre el papel de UANet en mejorar la precisión de la extracción de edificios.

FSLens usa visualización de datos para optimizar la ubicación de las estaciones de bomberos y mejorar la seguridad de la comunidad.

Este artículo habla de un nuevo enfoque para planificar viajes en redes de transporte público.

Te presento STZINB-GNN, un modelo mejor para predecir accidentes de tráfico y sus incertidumbres.

Un nuevo enfoque para mejorar la comunicación y la seguridad de datos en vehículos.

El estudio analiza cómo los entornos para ciclismo influyen en la percepción de seguridad y los hábitos de ciclismo.

La tecnología Lens-MIMO mejora la posición de los vehículos para aplicaciones de conducción más seguras.

HUTFormer mejora las predicciones de tráfico al combinar datos a múltiples escalas y técnicas de modelado avanzadas.

SIP equilibra el intercambio de datos y la privacidad para aplicaciones en tiempo real.

Datos de movimiento anonimizado iluminan el comportamiento humano en las ciudades.

Un nuevo método mejora las predicciones de las trayectorias de agentes en movimiento en el transporte.

Este estudio se centra en identificar caminos en redes de discos.

Un método para mejorar el posicionamiento de objetivos a pesar de las mediciones poco fiables.

Investigaciones muestran que una persona puede supervisar efectivamente un enjambre de 100 robots.

El método KIBS simplifica modelos urbanos 3D usando imágenes satelitales únicas.

Planificación de redes ferroviarias adaptativas para las demandas actuales y futuras.

Los vehículos autónomos mejoran la estimación de espacios de estacionamiento para una mejor gestión de la congestión.

Un estudio revela cómo las partículas se distribuyen con el tiempo en superficies lisas.

Un nuevo método mejora la compresión de imágenes para sistemas de conducción más eficientes.

Examinando los desafíos y soluciones para las operaciones de vehículos conectados y autónomos.

Un método de aprendizaje automático para estimar los tiempos de los semáforos usando datos de vehículos.

Combinar drones y camiones ofrece una entrega de paquetes más rápida y eficiente.

La investigación se centra en automatizar la detección de edificios y la medición de alturas a partir de imágenes de satélite.

Examinando cómo las decisiones individuales moldean las comunidades urbanas y sus patrones.

Aprende cómo los puntos de diseño mejoran la precisión de las predicciones en estadísticas espaciales.

Este artículo habla sobre la importancia de predecir el movimiento de los peatones para la seguridad de los vehículos autónomos.

Un enfoque novedoso para asegurar predicciones justas en el análisis de movilidad urbana.

Un nuevo método que usa datos de radar mejora las predicciones de eventos de lluvia extrema.

Este estudio examina el comportamiento de la turbulencia en las ciudades bajo condiciones de flujo de aire cambiantes.

Un nuevo enfoque mejora la detección de obstáculos en vehículos autónomos a través de maniobras planificadas.

AerialVLN mejora la navegación de drones usando lenguaje y datos visuales.

La investigación usa datos de smartphones para analizar los patrones de movimiento diario.

ReWAG permite encontrar ubicaciones con precisión usando cámaras estándar en entornos urbanos.