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Apprends à connaître les approximateurs pour le flux de trafic dans de grands graphes.

Les modèles d'IA améliorent les prévisions météo en donnant des prévisions locales détaillées.

Cet article passe en revue des algorithmes pour améliorer l'efficacité de la planification des itinéraires de transport.

Découvrez l'impact du Change Detector basé sur Mamba pour suivre les changements environnementaux.

Une étude sur les mécanismes pour un emplacement d'installation efficace en tenant compte des préférences des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision du comptage des foules grâce à des techniques avancées.

Une étude sur l'amélioration du placement des pièges pour un meilleur suivi du WNV.

Explorer la dynamique du stationnement avec des scénarios à durée limitée.

Une étude sur la prévision des temps de trajet pour les routes animées d'Islamabad.

Les espaces verts et bleus ont un gros impact sur la santé physique et mentale.

Une nouvelle méthode améliore les estimations du flux de trafic en utilisant des données de véhicules connectés.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de poids des arêtes en utilisant des Réseaux de Neurones Graphiques.

Un nouveau modèle transforme la planification urbaine sans dépendre d'images appariées.

Utiliser des données publiques pour améliorer la cartographie du point de vue des gens.

MetaUrban simule des environnements urbains pour la recherche et le développement de robots.

Un modèle basé sur un réseau donne des idées sur des stratégies efficaces pour gérer la pollution.

ST-Mamba améliore les estimations du flux de trafic en utilisant des données limitées des véhicules.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux risques de confidentialité dans la prédiction des données de mouvement humain.

Combiner k-center et k-median pour une analyse de données avancée.

Présentation d'un jeu de données pour améliorer les interactions entre les véhicules intelligents et les infrastructures publiques.

Un aperçu des systèmes adaptatifs complexes et de leur importance dans divers domaines.

Un aperçu de la génération de données synthétiques pour la mobilité urbaine et les défis de la vie privée.

Présentation de STD-LLM pour améliorer les prévisions et l'imputation dans des systèmes dynamiques.

HPix combine l'apprentissage profond avec des images satellites pour créer des cartes vectorielles précises.

Un jeu de données à la pointe améliore la modélisation des arbres pour la recherche en écologie et en urbanisme.

Un nouveau jeu de données pour améliorer les méthodes de génération de plans d'étage architecturaux pour des bâtiments complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection de changements dans les images SAR.

Une nouvelle technique améliore la façon dont les bâtiments sont représentés sur les cartes aériennes.

NeighborFL améliore la précision des prévisions de trafic tout en protégeant la confidentialité des données.

UrbanWorld simplifie la création d'environnements urbains 3D réalistes pour l'entraînement de l'IA.

Découvrez comment SOOP peut améliorer la navigation dans des environnements difficiles.

GroundUp simplifie le processus de conception pour les architectes urbains en utilisant une technologie de modélisation 3D innovante.

HDRSplat améliore la précision de la modélisation 3D dans des conditions de faible luminosité.

Examiner les réseaux de ramification complexes de *Podospora anserina*.

Les modèles stochastiques non locaux améliorent la gestion du trafic et réduisent la congestion.

CrowdMAC améliore les prévisions de densité de foule malgré des données incomplètes.

Une étude révèle comment les substances se déplacent dans les couches limites turbulentes.

De nouvelles méthodes améliorent la classification des surfaces routières en utilisant des techniques de données visuelles automatisées.

Cette étude examine comment prévoir les changements de voie peut améliorer les économies d'énergie pour les VADS.

Un aperçu de la façon dont les données GPS améliorent la précision de la cartographie du flux de trafic.