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El nuevo modelo mejora el estudio de las relaciones cambiantes a lo largo del tiempo.

Un nuevo modelo mejora la predicción del tráfico en áreas urbanas usando técnicas avanzadas.

La investigación muestra que hay esperanza en reducir la resistencia con el aprendizaje por refuerzo multiagente.

Un conjunto de datos a gran escala mejora la investigación en comunicación vehículo a vehículo.

Nuevos modelos mejoran la precisión en la predicción del uso del suelo urbano y mejoran la planificación.

DuMapNet simplifica la generación de mapas a nivel de carriles, mejorando las aplicaciones de transporte.

MODA mejora los procesos de toma de decisiones en áreas urbanas usando técnicas avanzadas de aprendizaje.

Un nuevo método para agilizar las filas de seguridad en los aeropuertos y mejorar el flujo de pasajeros.

El sistema de control descentralizado mejora el trabajo en equipo de robots bípedos en terrenos irregulares.

Nuevo algoritmo mejora el agrupamiento al combinar características y posiciones espaciales.

Explorando cómo AAM y DRL mejoran la seguridad y eficiencia en vuelos.

Un nuevo algoritmo mejora el intercambio de datos entre vehículos mientras garantiza la privacidad.

Explorando cómo las personas y los pares navegan por los espacios públicos para evitar choques.

Un estudio muestra que los vínculos de transporte pueden reducir la segregación entre grupos nativos y nacidos en el extranjero.

Explorando las interacciones y preferencias de los conductores con los sistemas RTA.

Un estudio sobre cómo mejorar la logística a través de una gestión efectiva de rutas de camiones y manejo de conductores.

Presentamos ENSY para mejorar las predicciones de modos de viaje de minorías.

Un nuevo método mejora la precisión en la extracción de carreteras usando redes neuronales de grafos.

Un nuevo método mejora el análisis urbano a través de una mejor representación de datos.

EfficientFuser mejora la fusión de sensores para autos autónomos más seguros.

Un método para mejorar la ruta de los taxis considerando tanto a los conductores como a los pasajeros.

Las ciudades obtienen datos de transporte clave mientras abordan preocupaciones sobre la privacidad.

JaywalkerVR simula interacciones de peatones para mejorar la seguridad de los coches autónomos.

Un enfoque nuevo para sistemas descentralizados que mejora la colaboración entre agentes y la toma de decisiones.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de tráfico usando transformación wavelet y mecanismos de atención.

Analizando cómo se siente la gente sobre el estacionamiento a través de reseñas en línea en ciudades de EE. UU.

Nuevos métodos automatizan la detección de estacionamiento y la identificación de estado para sistemas más inteligentes.

Un nuevo sistema mejora la detección de anomalías en sensores de vehículos automatizados.

Un estudio sobre mecanismos para la ubicación eficiente de instalaciones teniendo en cuenta las preferencias de los usuarios.

Un estudio sobre cómo la movilidad y las restricciones influyeron en la dinámica del COVID-19 en Chile.

El benchmark TAPVid-3D mejora el seguimiento de puntos 3D para aplicaciones de robótica y video.

Un estudio muestra que se mejora el emparejamiento de vehículos a través de regiones estratégicas de captura de imágenes.

Mejorando la seguridad de los coches autónomos mediante técnicas avanzadas de detección de objetos 3D.

Un estudio sobre la predicción del tiempo de viaje para las rutas más transitadas de Islamabad.

Nuevas estrategias de enrutamiento mejoran la eficiencia en las redes de transporte.

NDST mejora la comodidad al conducir al adaptarse a los estilos individuales de cada conductor.

Un nuevo método mejora las estimaciones del flujo de tráfico usando datos de vehículos conectados.

Una mirada a métodos eficientes para el movimiento de recursos en diferentes áreas.

Un nuevo método mejora las predicciones de peso de aristas usando Redes Neuronales Graph.

Un conjunto de datos revolucionario busca mejorar la tecnología de camiones autónomos a través de datos extensos y de alta calidad.