Explore les problèmes croissants et les méthodes innovantes pour détecter les drones.
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La science de pointe expliquée simplement
Explore les problèmes croissants et les méthodes innovantes pour détecter les drones.
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Un nouvel outil améliore notre façon d'interpréter les changements de surface en utilisant des données de télédétection.
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Examiner le transport optimal et les opérateurs de Lax-Oleinik pour un mouvement de ressources efficace.
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Une nouvelle technique capture des scènes urbaines dynamiques en utilisant des données de véhicules en mouvement.
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Intégrer des images de la vue de la rue dans les itinéraires de conduite améliore l'expérience utilisateur.
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Explore comment les images de street view aident les urbanistes à créer de meilleures villes.
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On te présente HSIMamba, une méthode pour améliorer la classification des images hyperspectrales avec efficacité.
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Une nouvelle approche améliore la détection des trottoirs pour les véhicules autonomes.
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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en prédisant les mouvements de piétons hors de la vue pour les véhicules autonomes.
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Cette recherche applique l'antifragilité pour améliorer la gestion du trafic urbain pendant les perturbations.
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R T-LLM améliore la précision des prévisions de trafic et explique ses prédictions.
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Une méthode pour aider les ordinateurs à identifier les propriétés physiques à partir d'images.
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Examiner des stratégies pour réduire les retards de bus et améliorer l'expérience des passagers.
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Un nouveau jeu de données combinant des images et des données LiDAR pour une reconstruction 3D avancée.
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Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer l'efficacité des transports en commun et réduire les coûts.
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Un aperçu de l'optimisation des systèmes CVC dans les bus électriques pour l'efficacité et le confort.
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Un aperçu des problèmes de localisation des installations et de l'impact des fonctions d'échelle.
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Cet article examine comment les groupes sociaux se séparent dans les zones urbaines.
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Examiner l'impact et les solutions pour le ralenti des bus de transport en commun en ville.
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CASGNN améliore l'imputation des données manquantes en se concentrant sur les relations causales.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des modèles socioéconomiques en utilisant des images satellites.
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Un aperçu des méthodes pour combler les lacunes dans les jeux de données de séries temporelles tensoriels, en se concentrant sur les données des taxis de NYC.
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Explorer le transport optimal avec des contraintes pour un mouvement de ressources efficace.
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De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images dans l'imagerie satellite.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des images satellite en basse résolution.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données sismiques pour renforcer la sécurité face aux tremblements de terre.
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De nouvelles méthodes améliorent la construction de REFs 3D détaillés pour une meilleure gestion du spectre.
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Un système innovant améliore l'intégration des données et la visualisation pour la planification urbaine.
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Un cadre pour optimiser les ressources informatiques pour les systèmes de transport modernes.
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Explorer comment la reconstruction du champ sonore impacte les expériences audio dans différentes applications.
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Une étude sur les intempéries extrêmes et les risques pour la santé à travers l'Australie.
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Une nouvelle méthode améliore la reconstruction d'images en utilisant des changements de perspective.
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L'IA accélère la conception des parcs, boostant la créativité et l'efficacité pour les paysagistes.
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Un nouveau modèle améliore la prédiction de la vitesse de circulation grâce à une analyse causale et une adaptation des données.
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Explorer des mécanismes efficaces pour placer des établissements de services en fonction de la demande des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode améliore le positionnement des véhicules en utilisant la 5G et des capteurs embarqués.
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Un nouveau cadre vise à réduire les accidents aux intersections urbaines en utilisant des véhicules connectés.
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GeoFlood aide à prédire la propagation de l'eau pendant les inondations, ce qui améliore la sécurité et la préparation.
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Le domaine de proxy dynamique améliore l'exactitude de la localisation des foules dans divers scénarios.
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Une nouvelle méthode évalue les risques pour les piétons aux passages piétons en utilisant des données en temps réel.
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