Un nouvel algorithme améliore l'analyse des systèmes commutés complexes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un aperçu des techniques pour apprendre aux agents à suivre le comportement des experts de manière efficace.
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Une étude sur les algorithmes qui s'attaquent aux défis de circulation des entiers dans les réseaux urbains.
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Cet article explore des méthodes de planification de mouvement hybrides pour un conduite automatisée plus sûre.
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L'étude se concentre sur le comportement de suivi des véhicules et les paires leader-suiveur dans un trafic chaotique.
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Une méthode pour améliorer la gestion du trafic urbain grâce à un contrôle avancé des feux.
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Un nouveau modèle améliore la prédiction du trafic dans les zones urbaines en utilisant des techniques avancées.
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Révolutionner les transports urbains avec un simulateur de trafic hyper performant.
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Cet article examine les causes de la congestion routière et les stratégies potentielles de gestion.
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Une méthode pour garder la vie privée tout en partageant des statistiques sur le trafic urbain.
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De nouvelles stratégies visent à améliorer la sécurité et l'efficacité des CAV dans des environnements sans voies.
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A-TEAM simplifie la gestion du trafic avec des outils basés sur les données et des applis modulaires.
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Un aperçu de comment les agents interagissent et prennent des décisions au fil du temps.
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Analyser le comportement des usagers pour améliorer les systèmes de transport public urbain.
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Une méthode pour améliorer l'efficacité du système sans avoir besoin de connaissances détaillées.
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Nouvelles méthodes pour garder les données en temps réel pertinentes dans les environnements connectés.
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LCSim propose des outils améliorés pour des scénarios de trafic urbain réalistes.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets en intégrant des données 3D.
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Des approches innovantes pour réduire les embouteillages en aidant les conducteurs avec des conseils en temps réel.
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Cet article parle des méthodes pour stabiliser l'équation de Burgers pour une meilleure modélisation.
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Une méthode pour améliorer la précision de localisation des capteurs en bord de route dans les zones urbaines.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les véhicules autonomes grâce à la perception coopérative.
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VA-Count améliore la précision et la flexibilité dans le comptage d'objets invisibles.
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Une étude révèle des infos sur le comportement des véhicules dans les zones de tissage sur autoroute.
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Une nouvelle façon d'améliorer le routage du trafic et de réduire la congestion dans les villes.
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Apprends à connaître les approximateurs pour le flux de trafic dans de grands graphes.
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De nouvelles méthodes automatisent la détection de stationnement et l’identification de l'état pour des systèmes plus intelligents.
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Une étude montre un meilleur appariement des véhicules grâce à des zones de capture d'images stratégiques.
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Explorer la dynamique du stationnement avec des scénarios à durée limitée.
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Une étude sur la prévision des temps de trajet pour les routes animées d'Islamabad.
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Une nouvelle méthode améliore les estimations du flux de trafic en utilisant des données de véhicules connectés.
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ST-Mamba améliore les estimations du flux de trafic en utilisant des données limitées des véhicules.
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Un aperçu de la génération de données synthétiques pour la mobilité urbaine et les défis de la vie privée.
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Présentation de STD-LLM pour améliorer les prévisions et l'imputation dans des systèmes dynamiques.
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NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.
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Crowd-SAM améliore la détection d'objets dans des environnements chargés avec moins d'images étiquetées.
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Les modèles stochastiques non locaux améliorent la gestion du trafic et réduisent la congestion.
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Cette étude examine comment prévoir les changements de voie peut améliorer les économies d'énergie pour les VADS.
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Un aperçu de la façon dont les données GPS améliorent la précision de la cartographie du flux de trafic.
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Révolutionner la détection de voies pour les voitures autonomes avec une précision et une compréhension améliorées.
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