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Un nuevo modelo muestra cómo las áreas urbanas evolucionan a través de las interacciones entre trabajadores y empresas.

Explorando el impacto del aprendizaje auto-supervisado en el análisis de datos geoespaciales.

Un nuevo marco mejora las predicciones de tráfico al analizar relaciones causales e incertidumbre.

Un estudio sobre cómo mejorar la eficiencia de los carriles HOT y la gestión de la congestión.

Un nuevo modelo mejora las previsiones de demanda de transporte al analizar múltiples características urbanas.

Un nuevo método mejora las predicciones del tráfico en las carreteras al integrar conocimientos regionales.

Un enfoque nuevo para predecir mejor los movimientos humanos en áreas urbanas.

Un nuevo marco mejora las predicciones al combinar el análisis de datos espaciales y temporales.

Aprende a determinar lugares de reunión justos usando centros de grafos y centroides.

Examinando el acceso al transporte público para pasajeros de bajos ingresos en el Gran Boston.

Un marco para predecir mejor el movimiento humano usando aprendizaje automático.

Comparando los tiempos de servicio de bicicletas de carga y furgonetas en entregas urbanas.

Poly2Vec simplifica el análisis de relaciones espaciales entre diferentes formas.

ChatSUMO hace que la simulación de tráfico sea más fácil con comandos en lenguaje natural.

Un nuevo método mejora la precisión de la predicción del tráfico mediante la descomposición de datos y redes neuronales.

Un nuevo método mejora la comunicación de los UAV al perfeccionar los mapas del estado del enlace.

Un nuevo método mejora la localización de imágenes de vista de calle usando datos secuenciales.

Un nuevo método para reconstruir escenas urbanas de manera precisa y mejorar la seguridad en la conducción autónoma.

TempoKGAT mejora la precisión de predicción en relaciones dinámicas usando métodos sensibles al tiempo.

TG-PhyNN combina redes neuronales y leyes físicas para hacer predicciones más precisas.

Explorando cómo los LLMs ayudan en el análisis de movimiento y sus desafíos.

Examinando las vulnerabilidades de los sistemas de recomendaciones de navegación y cómo mejorar la seguridad.

Un estudio sobre cómo mejorar las recomendaciones de navegación para tener mejores experiencias al conducir en la ciudad.

Este trabajo se centra en mejorar la localización usando técnicas avanzadas y superficies reconfigurables.

Aprende sobre la distancia Gromov-Wasserstein y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo enfoque busca mejorar la seguridad en lugares públicos utilizando tecnología avanzada.

Este método ayuda a gestionar la integración de los EV en la red eléctrica de manera efectiva.

Este artículo examina cómo los datos espaciales afectan los modelos de predicción en varios campos.

InfraLib mejora la gestión de infraestructuras usando métodos basados en datos y modelos realistas.

Un nuevo método mejora la precisión de la recuperación de trayectorias para una mejor movilidad urbana.

Un nuevo sistema busca mejorar la comunicación entre vehículos para una mejor gestión del tráfico.

Nuevo marco mejora la capacidad de las máquinas para entender entornos 3D a partir de imágenes 2D.

La investigación busca mejorar la seguridad en las rotondas al predecir las zonas de dilema.

Un nuevo método mejora el análisis de distribuciones de puntos en varios campos.

La investigación se centra en mejorar la precisión y la eficiencia en el posicionamiento por señales de radio.

Analizar datos de series temporales mejora la toma de decisiones en varios campos.

Un nuevo método genera imágenes de vista de calle desde una vista de pájaro para autos autónomos.

Snapshot mejora la predicción de trayectorias de peatones para un tráfico urbano más seguro.

Este artículo explora el concepto y las aplicaciones de los dibujos planos débilmente nivelados.

Nuevo método mejora la localización de multitudes usando varias vistas de cámaras.