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Introdurre un metodo per migliorare l'accuratezza delle simulazioni del traffico attraverso la modellazione del comportamento umano.

Questo studio sottolinea l'importanza delle variabili target nella modellazione del comportamento dei veicoli.

Introducendo uno schema a volume finito per leggi di conservazione scalari con cambiamenti bruschi.

Un framework per estrarre modelli significativi da dataset incerti e rumorosi.

Questa ricerca applica l'antifragilità per migliorare la gestione del traffico urbano durante le interruzioni.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza e l'efficienza del traffico grazie al cruise control adattivo.

R T-LLM migliora l'accuratezza delle previsioni sul traffico e spiega le sue previsioni.

Un nuovo metodo migliora la previsione del movimento per veicoli autonomi, concentrandosi su sicurezza e incertezza.

I nuovi sistemi di arrivo per veicoli volanti migliorano l'efficienza e la sicurezza dei viaggi in città.

Esaminando strategie per ridurre i ritardi degli autobus e migliorare l'esperienza dei passeggeri.

Un metodo economico per monitorare l'attenzione del conducente usando le telecamere del cruscotto.

I CAV possono migliorare il flusso del traffico e la sicurezza grazie alla comunicazione e alla cooperazione.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento per imitazione in sistemi multi-agente con segnali in cambiamento.

Uno sguardo ai metodi per riempire i vuoti nei dataset di serie temporali tensoriali, concentrandosi sui dati dei taxi di New York.

Un nuovo modo per condividere i dati delle traiettorie mantenendo la privacy degli utenti.

Un nuovo modello migliora la previsione della velocità del traffico tramite analisi causale e adattamento dei dati.

Quest'articolo parla di un sistema di corsie a pedaggio per veicoli autonomi e a alta occupazione.

Uno sguardo ai modelli di flusso del traffico moderni usando nuovi approcci e tecnologie.

Combinare GAI e MoE migliora la comunicazione dei veicoli, la sicurezza e la presa di decisioni.

LPSim offre una simulazione del traffico rapida e su larga scala usando tecnologia GPU avanzata.

Il framework TG-ODE migliora l'analisi dei sistemi complessi con dati irregolari.

Strategie innovative per migliorare il flusso del traffico e ridurre il consumo di carburante alle rotatorie.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul traffico per una mobilità urbana più intelligente.

Un nuovo framework migliora le previsioni del traffico attraverso spiegazioni controfattuali per prendere decisioni migliori.

Un metodo per gli agenti per imparare strategie nei giochi di campo medio con conoscenze pregresse minime.

Un nuovo algoritmo migliora la sicurezza e l'efficienza nei veicoli autonomi connessi.

Questo documento esplora modi per ridurre le interventi inutili da parte del conducente nei veicoli automatizzati.

Esaminare i modelli di traffico usando dati aggregati per una gestione urbana migliore.

Questo articolo parla di un metodo distribuito per la gestione del traffico usando veicoli connessi.

RoScenes offre dati vitali per migliorare la percezione lungo la strada e la gestione del traffico.

Un nuovo metodo combina modelli di traffico per avere migliori informazioni sui trasporti.

Questo articolo esamina i metodi per creare veicoli autonomi sicuri.

Scopri come i veicoli possono comunicare per migliorare la sicurezza e l'efficienza sulle strade.

Un nuovo approccio per migliorare i sistemi di traffico puntando sull'adattabilità.

TimeMixer combina modelli di dati dettagliati e ampi per una migliore precisione nelle previsioni.

Un nuovo modello di guida affronta le sfide nella tecnologia di guida autonoma.

Uno sguardo a come i modelli di parcheggio funzionano e evitano i schemi.

La ricerca svela dei pregiudizi nei sistemi di rilevamento degli oggetti che influiscono sulla sicurezza nei veicoli autonomi.

Scopri come le cicloidi aiutano a modellare la sincronizzazione nei processi in vari campi.

Esplorando come i GMFG modellano interazioni diverse tra agenti in sistemi complessi.