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SceneMotion mejora las predicciones para coches autónomos al tener en cuenta las interacciones entre agentes.

Un método para convertir planos de planta en modelos 3D para una mejor planificación de emergencias.

Usando IA para evaluar los riesgos de inundaciones repentinas en la cuenca del Rheraya.

Analizar datos de movilidad urbana plantea preocupaciones importantes de privacidad para los investigadores.

Tres herramientas innovadoras mejoran la comprensión de los resultados del I de Moran Local.

Un nuevo método mejora la clasificación del uso del suelo en imágenes satelitales.

Un nuevo método para visualizar distribuciones sonoras globales usando datos de audio y satélites.

Un modelo de ciudad a pequeña escala ayuda en la investigación sobre coches autónomos y sistemas de transporte inteligentes.

Un nuevo método enseña a la IA a navegar por las ciudades usando puntos de referencia sin instrucciones paso a paso.

Un nuevo modelo predice el flujo de tráfico sin depender mucho de los datos de sensores.

Nuevos enfoques mejoran la eficiencia y gestión del sistema de bicicletas compartidas.

Mejorar las rutas de vuelo de drones mejora la comunicación durante desastres.

La IA y los modelos de lenguaje grandes agilizan los procesos de ubicación de estaciones base en redes móviles.

Este artículo habla sobre un método unificado para evaluar y mejorar la seguridad vial.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de los coches autónomos para navegar por las rotondas de forma segura.

Este artículo examina cómo se comportan los agentes cuando compiten por espacio físico.

Un sistema que predice la demanda de taxis mientras protege los datos de los pasajeros.

Métodos innovadores buscan mejorar la gestión del estacionamiento en ciudades concurridas.

El análisis revela patrones importantes en la contaminación del aire y los riesgos para la salud en toda Europa.

Examinando la privacidad diferencial en datos de transporte espaciotemporales para proteger a los usuarios.

PM-DMNet mejora la precisión y eficiencia de la predicción de tráfico usando técnicas avanzadas.

LASPATED ayuda a analizar datos con aspectos de ubicación y tiempo para tener mejores ideas.

La investigación destaca los patrones de tráfico y la congestión cerca de UNCC usando métodos iterativos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la ubicación de sensores de tráfico usando cortes de grafo.

Un nuevo modelo para mejorar la planificación del transporte público considerando la capacidad de los vehículos y el comportamiento de los pasajeros.

Un nuevo controlador de velocidad para vehículos automáticos mejora la gestión del tráfico.

Una guía para el círculo más pequeño que encierra una esfera con aplicaciones prácticas.

Un nuevo método GNN ofrece una evaluación más rápida de las políticas de tráfico para las ciudades.

Combinando imágenes de calle y satélite para mejorar la respuesta ante desastres.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de tráfico después de accidentes para una mejor gestión.

Un nuevo sistema mejora el monitoreo y la gestión del tráfico en las ciudades.

Estudiando cómo los vehículos autónomos pueden mejorar el flujo de tráfico y reducir la congestión.

Usando tecnología inteligente para optimizar el flujo de tráfico en ciudades en crecimiento.

Este estudio presenta un modelo de flujo de tráfico que tiene en cuenta los vehículos conectados y autónomos.

El cambio climático puede aumentar el riesgo del virus del Oeste del Nilo en el Reino Unido.

Un proyecto tiene como objetivo mejorar el tiempo de respuesta del departamento de bomberos a través de la modelación de datos.

Usando métodos basados en datos para predecir cómo se comporta el sistema de alcantarillado durante lluvias fuertes.

HAPNet combina datos hiperespectrales y SAR para mejorar la clasificación de la cobertura del suelo.

Usando gráficos dinámicos para revelar patrones en los viajes de pasajeros urbanos.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la gestión de semáforos utilizando imágenes reales y escenarios diversos.