Últimos artículos para Planificación Urbana

El modelo STDDE mejora las predicciones de tráfico al incorporar retrasos y cambios continuos.

Un estudio sobre encontrar curvas eficientes para cubrir áreas específicas.

DroneCAST busca mejorar la comunicación en la movilidad aérea urbana para drones.

Un modelo para la planificación de infraestructura de carga de autobuses eléctricos de manera justa y eficiente.

Una plataforma para que los agentes de IA interactúen con entornos reales usando datos geoespaciales.

Los investigadores revelan mejores métodos para representar medidas de probabilidad con puntos.

RUMBoost combina modelos de utilidad y aprendizaje automático para mejorar las predicciones de elección de viaje.

Un estudio sobre el comportamiento de los peatones para mejorar la seguridad en escenarios de autos autónomos.

Un estudio identifica los lugares ideales para estaciones de bicicletas en Málaga para promover el ciclismo.

Usando la tecnología de gemelos digitales para mejorar el transporte urbano a través del perfilado de movilidad.

Explora la implementación de IA para optimizar los servicios de vehículos autónomos.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia para resolver problemas en escenarios de optimización complejos.

Un nuevo marco que automatiza la creación de grafos de conocimiento urbanos.

Este artículo trata sobre métodos para estimar las velocidades de los autobuses mientras se protege la privacidad.

Un método para visualizar y predecir sonidos en diferentes entornos usando tecnología avanzada.

Explorando cómo el comportamiento del moho mucilaginoso mejora la eficiencia de las redes en aplicaciones del mundo real.

Un simulador arroja luz sobre los desafíos del tráfico urbano y sus soluciones.

Explora cómo varios estados estables impactan la población urbana y la dinámica del mercado.

Entendiendo las complejidades y soluciones en el análisis de datos geoespaciales.

Un nuevo marco para generar datos de movilidad realistas usando razonamiento.

Nuevo método mejora la adaptación de imágenes satelitales sin dominios predefinidos.

Un estudio sobre formas de líneas aleatorias y sus implicaciones en varios campos.

Examinando soluciones para mejorar la precisión en las estadísticas de población basadas en la ubicación.

Un nuevo método mejora las predicciones en el sensing virtual con datos limitados.

Un nuevo método para hacer predicciones más rápidas y mejores del mapa de entorno radio usando aprendizaje profundo.

Examinando cómo los AVs pueden mejorar la seguridad vial sin afectar el flujo de tráfico.

Examinando la conexión entre nuestro entorno y el bienestar mental.

Entender las estrategias de recuperación después de desastres es clave para las comunidades.

La investigación revela formas más amplias de dar direcciones usando conocimiento espacial.

Un nuevo método mejora la alineación de los datos de LiDAR y de la cámara para mejores modelos 3D.

Un estudio revela cambios en la calidad del aire durante el confinamiento en el centro de Italia.

NARUTO usa técnicas neuronales para modelar entornos 3D en tiempo real.

Las particiones conectadas ayudan a optimizar la asignación de recursos en varios campos.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación de carreteras en diferentes imágenes satelitales.

Este método mejora la investigación urbana al recopilar percepciones públicas de las vistas de las calles.

Un nuevo marco aborda las incertidumbres en los modelos de elección discreta para hacer predicciones más precisas.

Nuevo marco mejora el reconocimiento de objetos en entornos complejos para vehículos autónomos.

Presentando un modelo que mejora las predicciones de tráfico a través de técnicas espaciales innovadoras.

UXsim ofrece información sobre la gestión del tráfico y simulaciones.

Examinando cómo puntos aleatorios pueden cubrir áreas designadas de manera efectiva.