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SpecSTG améliore les prévisions de trafic en intégrant des données spatiales et temporelles.

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Cette étude examine les motifs de congestion du partage de vélos pour améliorer les systèmes de transport urbain.

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Anticiper les événements futurs influence nos décisions au quotidien et dans la technologie.

Le modèle STDDE améliore les prévisions de trafic en prenant en compte les retards et les changements continus.

Un nouveau système améliore la prédiction et la planification dans les véhicules autonomes.

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Utiliser la technologie des jumeaux numériques pour améliorer le transport urbain grâce au profilage de la mobilité.

Cet article explique comment la masse se déplace et change dans différents systèmes.

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Un simulateur éclaire les défis et solutions liés au trafic urbain.

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GPDiff propose des solutions pour les données urbaines limitées dans les applications de smart city.

Méthodes améliorées pour analyser et regrouper les trajectoires d'objets en mouvement.

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Présentation d'un modèle qui améliore les prévisions de trafic grâce à des techniques spatiales innovantes.

UXsim offre des infos sur la gestion du trafic et les simulations.

Un aperçu des problèmes non réalisables et des problèmes critiques réalisables en contrôle optimal.

Nouveau dataset aide à la détection automatisée des actions de lancer dans les vidéos de surveillance.

De nouvelles techniques améliorent la sécurité des tests pour les voitures autonomes.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des intentions des piétons pour les voitures autonomes.

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