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TempoKGAT migliora l'accuratezza delle previsioni in relazioni dinamiche usando metodi sensibili al tempo.

TG-PhyNN unisce reti neurali e leggi fisiche per previsioni più accurate.

Esplorare come i LLM aiutano nell'analisi del movimento e le loro sfide.

Esaminare le vulnerabilità dei sistemi di raccomandazione per la navigazione e come migliorare la sicurezza.

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Un nuovo approccio punta a migliorare la sicurezza nei luoghi pubblici usando tecnologia avanzata.

Questo metodo aiuta a gestire l'integrazione dei veicoli elettrici nella rete elettrica in modo efficace.

Questo articolo analizza come i dati spaziali influenzano i modelli di previsione in vari settori.

InfraLib migliora la gestione delle infrastrutture usando metodi basati sui dati e modelli realistici.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del recupero delle traiettorie per una migliore mobilità urbana.

Un nuovo sistema punta a migliorare la comunicazione tra veicoli per una gestione del traffico più efficace.

Nuovo framework migliora la capacità delle macchine di capire ambienti 3D da immagini 2D.

La ricerca punta a migliorare la sicurezza alle rotonde prevedendo le zone di dilemma.

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Analizzare i dati delle serie temporali migliora il processo decisionale in diversi settori.

Un nuovo metodo genera immagini di street view da una vista dall'alto per le auto a guida autonoma.

Snapshot migliora la previsione delle traiettorie dei pedoni per un traffico urbano più sicuro.

Questo articolo esplora il concetto e le applicazioni dei disegni planari debolmente livellati.

Nuovo metodo migliora la localizzazione delle folle usando più angolazioni di camere.

Un nuovo metodo migliora la posizione delle strutture per un accesso urbano migliore.

Gli ambienti urbani presentano sfide uniche per le prestazioni e l'affidabilità dei sistemi radar automobilistici.

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Nuovi modelli migliorano il rilevamento dei danni stradali con i droni, aumentando la sicurezza in città.

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ConVer-G semplifica la gestione dei dati urbani tracciando più versioni in modo efficiente.

HiSC4D cattura il movimento umano usando sensori indossabili per un'analisi dell'interazione migliore.

Nuovo metodo migliora le previsioni sui movimenti dei passeggeri della metro urbana.

Un nuovo modello migliora le decisioni nei sistemi di trasporto grazie a una gestione dei dati migliore.

Un nuovo metodo migliora le connessioni mobili per i veicoli nelle città.

Usare immagini satellitari e machine learning per una classificazione del territorio precisa.

Uno sguardo a come i modelli di traffico possono migliorare la gestione stradale.