Combinare sensori tradizionali con dati dei veicoli connessi per stimare la lunghezza delle code sulle rampe.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Combinare sensori tradizionali con dati dei veicoli connessi per stimare la lunghezza delle code sulle rampe.
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Uno sguardo alla OpenLane Topology Challenge e ai suoi metodi innovativi.
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Uno studio rivela scoperte chiave sui giochi a campo medio sotto diverse condizioni al contorno.
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Un dataset completo per migliorare la comprensione del traffico agli incroci urbani.
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Migliorare il flusso del traffico con metodi di controllo moderni per gli incroci urbani.
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Una panoramica sui Giochi di Campo medio e il loro impatto sulle decisioni strategiche.
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Uno studio sulle corse in taxi di Chicago rivela la connettività dei quartieri e le tendenze di viaggio.
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Esaminare come le auto e le moto interagiscono nel flusso del traffico.
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AutoGraph utilizza i dati del traffico per stimare le corsie, riducendo la dipendenza dall'input manuale.
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Valutare il ruolo dei protocolli di comunicazione nella sicurezza stradale per i veicoli connessi.
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Esaminare l'integrazione di O-RAN e V2X per migliorare la comunicazione tra veicoli.
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Uno sguardo dettagliato ai metodi di stima dello sguardo del conducente e al loro impatto sulla sicurezza.
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Un nuovo modello migliora il processo decisionale in condizioni di informazioni ritardate per più agenti.
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Ti presento CongestEXP, un algoritmo che migliora le decisioni dei giocatori in scenari di risorse condivise.
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Questo studio si concentra sugli elementi del traffico e sulle connessioni delle corsie per le auto a guida autonoma.
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Un nuovo algoritmo migliora la sicurezza dei veicoli e rileva efficacemente gli attacchi informatici.
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AGC-net migliora le previsioni sul traffico grazie al contesto e all'adattabilità.
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Esaminare il comportamento dei conducenti e l'impatto della tecnologia V2V sulla sicurezza stradale.
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Un nuovo approccio migliora l'equità nel reinforcement learning usando il feedback umano.
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Nuovi metodi di machine learning migliorano l'accuratezza e l'efficienza dei modelli di traffico.
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Un nuovo framework migliora la sicurezza e l'efficienza nei trasporti aerei urbani.
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Un nuovo metodo migliora come i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono aggiornati e utilizzati.
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Questo articolo parla del ruolo degli invarianti controllati nel mantenere la sicurezza del sistema.
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Questo studio esplora le interazioni tra veicoli usando un modello di traffico a due classi.
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Uno sguardo alle equazioni di trasporto e al loro significato in diversi campi.
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Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nei sistemi di riconoscimento delle targhe.
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Uno sguardo a come l'ottimizzazione bilevel migliora la gestione e la pianificazione del traffico.
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Un nuovo algoritmo per raggruppare percorsi di movimento simili in grandi dataset.
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Esaminando come la tecnologia può ridurre gli incidenti stradali e migliorare la sicurezza sulle strade.
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Un nuovo metodo per controllare i sistemi PWA con vincoli utilizzando tecniche ADP.
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Un nuovo metodo mostra come si comportano i diversi guidatori sulla strada.
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Uno sguardo alle complessità di schierare grandi sciami di veicoli senza pilota.
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PeRP offre consigli su misura per migliorare l'efficienza di guida e ridurre il traffico urbano.
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I veicoli autonomi migliorano la stima degli spazi di parcheggio per una gestione migliore del traffico.
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Scopri come le regole guidano le auto a guida autonoma nelle situazioni di traffico.
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Un metodo di machine learning per stimare i tempi dei semafori usando i dati delle vetture.
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Analizzando le strategie di instradamento dei dati per ridurre al minimo la perdita di pacchetti nelle reti condivise.
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Questo studio mostra come i conducenti gestiscono le situazioni di immissione sulla strada.
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Uno sguardo a LPVMPC e NMPC per una guida sicura.
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Esplorando come le leggi di conservazione scalari si applicano all'analisi del flusso del traffico.
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