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Des méthodes innovantes améliorent la compréhension de l'environnement pour les véhicules autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent la communication des véhicules en ville, rendant ça plus sûr et efficace.

Cette étude met en avant de nouvelles méthodes pour une navigation efficace des UAV en utilisant l'apprentissage par renforcement profond.

De nouvelles méthodes améliorent le cartographie dans des environnements changeants pour les machines.

Une nouvelle méthode améliore la précision du comptage de foule et la fiabilité du modèle.

Explorer comment les données nous aident à comprendre les systèmes dynamiques et leurs comportements.

SurfaceAI utilise des images de rue pour évaluer la qualité des surfaces de route pour des trajets plus sûrs.

S'attaquer aux défis de localisation des installations avec des préférences utilisateur connues et inconnues.

Les villes doivent adapter leurs systèmes de transport pour gérer les inondations de plus en plus fréquentes à cause du changement climatique.

Une méthode pour des images satellite plus claires directement à partir de données brutes.

Combiner des images de street view avec des données pour analyser les façades des bâtiments.

Un aperçu de la planéité groupée et de la saturation linéaire dans la représentation des graphes.

Une étude révèle des infos sur la sécurité routière grâce à des quasi-accidents à San Antonio.

Un aperçu de comment des groupes d'agents se déplacent sans pression.

Améliorer l'efficacité de livraison et la sécurité grâce à une planification de trajet avancée pour les véhicules électriques.

Une nouvelle approche pour prédire des indicateurs socio-économiques en utilisant des données LBSN.

Une plongée dans le monde des cartes électroniques et leurs applications.

Explorer la dynamique des Cops and Robbers sur des graphes et ses implications.

Les avancées en IA peuvent simplifier l'évaluation des projets de durabilité urbaine.

Examiner comment les facteurs locaux influencent la santé dans les communautés.

La chaleur extrême influence comment les gens se déplacent et travaillent dans les pays en développement.

HeightMapNet améliore la cartographie pour les voitures autonomes en augmentant la précision et les détails.

Un aperçu de comment les connexions dans les graphes peuvent être structurées et optimisées.

Des chercheurs analysent le mouvement de la chaleur dans les bâtiments en utilisant des graphiques et des méthodes innovantes.

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Examiner l'impact du Monte Carlo séquentiel sur l'équité et la fiabilité des découpages.

Les cellules de grille simplifient les graphes de connaissances spatiales pour une meilleure organisation des données et une prise de décision.

Les GNN transforment notre façon d'analyser et de comprendre les données sur la Terre.

Les modèles d'IA aident les urbanistes à comprendre la chaleur urbaine et à améliorer la qualité de vie.

Utiliser des images satellite pour mieux comprendre la pauvreté grâce à une cartographie détaillée de l'utilisation des terres.

TrajGPT améliore les prévisions de trajets en utilisant des données GPS, ce qui renforce la planification urbaine et les réponses en santé publique.

Explorez la signification du rang de Scott dans les structures métriques séparables.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des parties des bâtiments pour une planification urbaine plus intelligente.

Une nouvelle technique améliore les images satellites basse résolution pour plus de clarté et de détails.

UniTraj propose des solutions adaptables pour comprendre les mouvements humains partout dans le monde.

PIEViT améliore l'analyse d'images de télédétection grâce à des méthodes d'apprentissage innovantes.

UDCNet simplifie l'identification des objets clés dans les images satellites.

OffLight utilise une technologie intelligente pour améliorer le trafic dans les grandes villes.

De nouvelles méthodes améliorent la livraison des messages pendant les accidents de voiture.

Explore comment les épissures simplifient les connexions dans des graphes complexes.