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Un método para mejorar el movimiento de los robots en áreas concurridas separando la toma de decisiones.

Nuevos métodos buscan mejorar la carga inalámbrica para dispositivos móviles y vehículos eléctricos.

Una mirada a los problemas de rutas más cortas robustas en condiciones de red inciertas.

Enfoque innovador que usa datos de conducción mientras protege la privacidad.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la predicción de lluvia a corto plazo.

Cómo los vehículos automatizados están cambiando el comportamiento y la gestión del tráfico.

ADVENT detecta ataques en VANETs, asegurando un transporte más seguro a través de un monitoreo eficiente en tiempo real.

SpecSTG mejora las predicciones de tráfico al integrar datos espaciales y temporales.

Examinando la eficiencia y la equidad en la asignación de tareas de vehículos en tiempo real.

Un algoritmo híbrido mezcla la computación clásica y cuántica para mejorar la eficiencia en el despacho ferroviario.

Una mirada a la asignación de franjas horarias y sus efectos en la competencia ferroviaria.

Aprende cómo la computación cuántica ayuda a hacer la transición a flotas ecológicas.

Un nuevo modelo de aprendizaje profundo mejora las predicciones del tráfico de pasajeros para las aerolíneas.

Examinando cómo los conductores de transporte eléctrico manejan las recogidas y las decisiones de carga.

Explorando las lecciones de Physarum polycephalum para la optimización de redes modernas.

Mejorando la seguridad en las carreteras y la eficiencia a través de sistemas de comunicación vehicular mejorados.

Un nuevo modelo mejora la precisión y adaptabilidad en la estimación del flujo de tráfico y el tiempo de viaje.

Una encuesta revela opiniones mixtas sobre la eficiencia y la equidad de la IA en el transporte.

Los modelos de base están transformando el futuro de la tecnología de conducción autónoma.

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

Usando datos de transporte para detectar enfermedades infecciosas temprano en Brasil.

Un estudio sobre encontrar curvas eficientes para cubrir áreas específicas.

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

Explorando el uso de LLMs para analizar datos de series temporales en varios campos.

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

Una guía práctica para usar aproximación spline en el análisis de datos y la gestión de valores atípicos.

Un proyecto tiene como objetivo automatizar la clasificación de códigos de retraso de trenes usando aprendizaje automático.

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

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Este artículo explora los beneficios del RIS Activo en sistemas ISAC.

Un nuevo método mejora el control de sistemas no lineales con parámetros cambiantes.

Mapear y monitorear los andamios para mejorar la vida urbana en NYC.

Explorando la técnica Diffusion-ES para mejorar la navegación de coches autónomos.

Explorando el potencial de los vehículos eVTOL para manejar los desafíos del transporte urbano.

Un marco para mejorar las actualizaciones de información mientras se gestiona la energía en redes vehiculares.

Un enfoque nuevo para evaluar las capacidades de los cruces ferroviarios sin depender de horarios.

Nuevos métodos de filtrado mejoran el seguimiento de objetos para varias aplicaciones.

Un nuevo enfoque para optimizar el enrutamiento de vehículos usando aprendizaje por refuerzo.