Derniers articles pour Planification urbaine

Évaluation des méthodes pour un placement efficace des stations de charge pour les véhicules électriques.

De nouvelles techniques améliorent la modélisation urbaine dynamique pour diverses applications.

Les moustiques sont un gros risque pour la santé, répandant des maladies dangereuses partout dans le monde.

Apprends comment les digraphes améliorent le placement des stations de recharge pour véhicules électriques.

Une méthode qui combine l'apprentissage hors ligne et en ligne pour améliorer les prévisions de mouvement des piétons.

Explorer de nouvelles méthodes pour identifier des mouvements inhabituels dans différents domaines.

Un cadre qui améliore la localisation des véhicules en intégrant les données de plusieurs capteurs.

Les véhicules robots améliorent la gestion du trafic et réduisent les temps d'attente aux intersections bondées.

Explorer comment les modèles de langage améliorent les technologies de conduite autonome.

Un aperçu de comment les graphes aident dans des applications concrètes comme la logistique.

Comment les véhicules connectés et autonomes vont impacter nos trajets quotidiens et la circulation.

Une nouvelle méthode améliore le rendu 3D pour différentes applications.

Présentation de HEDGTC pour une meilleure analyse des données spatiotemporelles.

Explorer comment les zones urbaines peuvent tirer parti d'une planification axée sur la nature.

Examiner le mouvement des piétons et des véhicules à travers des modèles mathématiques pour une meilleure planification.

Utiliser la centralité pour améliorer le partage de données dans les réseaux de capteurs véhiculaires.

Les arbres jouent un rôle super important pour réguler les températures dans les villes et les écosystèmes.

Étudier comment les gens traversent les rues pour améliorer la sécurité avec des véhicules autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi de la localisation des objets dans les zones urbaines denses.

Un nouvel outil évalue la performance des grands modèles de langage sur différents types de données.

ZeroSCD détecte les changements dans les images sans avoir besoin d'une formation préalable ou de données étiquetées.

Explorer des méthodes pour simuler la pollution de l'air d'une centrale à charbon.

Analyser les problèmes de Dial-a-Ride et MinTurn basés sur les lignes pour une meilleure efficacité des transports.

Une nouvelle méthode améliore la détection de changements en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Les chercheurs étudient les habitudes de conduite pour améliorer les réactions des véhicules automatisés.

AutoSTF automatise les prévisions spatio-temporelles pour de meilleures prédictions et une meilleure efficacité.

Combiner les instructions humaines et la technologie pour une navigation robotique plus sûre.

Cet article présente un système pour optimiser les décisions malgré des prévisions incertaines.

Cette étude met en avant l'importance de la détection d'objets dans les zones de construction pour les voitures autonomes.

TITAN innove les prévisions de circulation en utilisant des modèles d'experts pour plus de précision.

Une plongée profonde sur comment les modèles de trafic influencent le transport urbain.

Explore les bases de la dynamique des populations et ses applications en gestion.

Cette étude s'attaque aux défis de localisation d'installations sur plusieurs périodes et propose des solutions efficaces.

Un nouvel algorithme optimise le placement des capteurs dans les réseaux d'égouts pour améliorer la surveillance de la santé publique.

Un nouveau cadre améliore la détection des événements sonores qui se chevauchent dans des environnements audio complexes.

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.