Un aperçu de comment les Réseaux de Flux Idéaux simplifient et optimisent divers systèmes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouveau modèle prédit le flux de trafic sans s'appuyer trop sur les données des capteurs.
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Découvre comment le traitement de signaux sur graphes analyse des données dans différents domaines.
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Clarifier les limites opérationnelles assure la sécurité des voitures autonomes.
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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la gestion des feux de circulation en utilisant de vraies images et des scénarios variés.
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Cette étude évalue les changements dans les connexions du réseau et leur impact sur les chemins optimaux.
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Un aperçu de la gestion efficace des voies HOT pour réduire la congestion.
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Une nouvelle méthode d'IA améliore la collecte de données de voyage pour un meilleur aménagement urbain.
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Un aperçu de l'équité dans l'accès aux transports urbains face à des défis croissants.
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Une nouvelle approche pour mieux prédire les mouvements humains dans les zones urbaines.
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Découvre de nouvelles techniques pour estimer efficacement la distance biharmonique dans les réseaux.
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Intégrer des événements futurs améliore la précision des méthodes de prévision énergétique.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de trafic grâce à la décomposition des données et aux réseaux de neurones.
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Comprendre les concepts clés pour surveiller les connexions dans les graphes orientés.
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Une méthode pour suivre les connexions qui évoluent dans les réseaux pour de meilleures prises de décision.
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Une étude sur l'ajustement de la centralité dans les réseaux pour différentes applications.
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MemFusionMap améliore la cartographie HD en temps réel en utilisant des infos des images précédentes.
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LSSDM propose une solution efficace pour combler les lacunes dans les données de séries temporelles multivariées.
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Les villes doivent adapter leurs systèmes de transport pour gérer les inondations de plus en plus fréquentes à cause du changement climatique.
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