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Une nouvelle méthode GNN permet d'évaluer plus rapidement les politiques de circulation pour les villes.

Combiner des images de rue et des images satellites pour améliorer la réponse aux catastrophes.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de trafic après des accidents pour une meilleure gestion.

Un nouveau système améliore la surveillance et la gestion du trafic dans les villes.

Étudier comment les véhicules autonomes peuvent améliorer la circulation et réduire les embouteillages.

Utiliser la technologie intelligente pour optimiser la circulation dans les villes en pleine expansion.

Cette étude présente un modèle de circulation qui prend en compte les véhicules connectés et autonomes.

Le changement climatique pourrait augmenter le risque de virus du Nil occidental au Royaume-Uni.

Un projet vise à améliorer le temps de réponse des pompiers grâce à la modélisation des données.

Utiliser des méthodes basées sur les données pour prévoir le comportement du réseau d'égouts pendant les fortes pluies.

HAPNet combine des données hyperspectrales et SAR pour une meilleure classification de l'occupation du sol.

Utiliser des graphiques dynamiques pour révéler des motifs dans les déplacements urbains des passagers.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la gestion des feux de circulation en utilisant de vraies images et des scénarios variés.

Un aperçu des connexions uniques entre des points en géométrie en utilisant la distance parabolique-taxi.

Le design des villes influence la façon dont les différents groupes se rencontrent et interagissent.

Un nouveau système améliore l'envoi de véhicules pour les services de VTC.

Apprends comment les lois de conservation non locales influencent la circulation et la dynamique des foules.

Les CAPAs améliorent la communication sans fil avec une meilleure qualité de signal et une couverture plus large.

Un modèle se concentre sur l'espace des véhicules pour améliorer la gestion du trafic.

STGormer améliore les prévisions de trafic en prenant en compte le temps et l'espace.

Un aperçu de la gestion efficace des voies HOT pour réduire la congestion.

Un aperçu complet pour comprendre les patterns de trafic à travers une analyse de données complexe.

DutyTTE améliore l'estimation du temps de voyage en prenant en compte l'incertitude dans les prévisions.

Un aperçu de l'équité dans l'accès aux transports urbains face à des défis croissants.

De nouvelles méthodes améliorent la cartographie des signaux de drones dans des environnements urbains complexes.

Un nouveau modèle montre comment les zones urbaines évoluent grâce aux interactions entre les travailleurs et les entreprises.

Explorer l'impact de l'apprentissage auto-supervisé sur l'analyse des données géospatiales.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de trafic en analysant les relations de cause à effet et l'incertitude.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité des voies HOT et la gestion de la congestion.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de la demande de transport en analysant plusieurs caractéristiques urbaines.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de trafic routier en intégrant des connaissances régionales.

Une nouvelle approche pour mieux prédire les mouvements humains dans les zones urbaines.

Un nouveau cadre améliore les prévisions en combinant l'analyse des données spatiales et temporelles.

Apprends à trouver des endroits de réunion équitables en utilisant les centres de graphes et les centroids.

Examiner l'accès aux transports en commun pour les passagers à faible revenu dans le Grand Boston.

Un cadre pour mieux prédire le mouvement humain grâce à l'apprentissage automatique.

Comparer les temps de service des vélos cargos et des fourgonnettes en milieu urbain pour les livraisons.

Poly2Vec simplifie l'analyse des relations spatiales entre différentes formes.

ChatSUMO rend la simulation de trafic plus simple avec des commandes en langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de trafic grâce à la décomposition des données et aux réseaux de neurones.