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Uno studio rivela il potenziale della realtà aumentata per migliorare le interazioni dei pedoni con i veicoli autonomi.

Esaminando il ruolo degli eHMIs nel migliorare la sicurezza per i pedoni e le auto a guida autonoma.

One4All-ST offre un modo semplificato per prevedere i movimenti e i bisogni urbani.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale per le auto a guida autonoma in mezzo alle incertezze.

Uno studio rivela i fattori chiave che influenzano gli incendi boschivi in Sicilia.

Un nuovo dataset aiuta a prevedere la perdita di segnale nelle reti di comunicazione urbane.

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Questo articolo presenta un nuovo metodo per misurare gli indici di vivibilità delle città.

I droni migliorano la connettività nei contesti urbani grazie a strategie di comunicazione innovative.

Un nuovo metodo separa gli elementi in movimento e quelli statici negli ambienti urbani.

AirPhyNet mescola fisica e dati per previsioni di qualità dell'aria migliori.

Uno studio sulla generazione di HDMap usando SDMap come base e la sua valutazione delle performance.

Esamina come i layout delle città influenzano la disponibilità e l'accesso all'acqua per i residenti.

SCILLA offre un modo nuovo per creare modelli urbani 3D dettagliati a partire da immagini 2D.

Nuovo framework migliora la previsione delle intenzioni dei pedoni per le auto a guida autonoma.

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Questo documento esamina il legame tra la programmazione delle pompe e la gestione della qualità dell'acqua.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza della modellazione 3D utilizzando l'apprendimento federato.

LSKNet migliora la comprensione contestuale nell'analisi delle immagini di telerilevamento.

Nuovo modello migliora la precisione nel tracciamento dei pedoni usando telecamere monoculari.

Esaminando le strategie di prezzo per servizi di ride-pooling efficaci e il loro impatto.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione panottica integrando i dati di profondità.

Valutare l'accessibilità dei caricabatterie pubblici mostra disparità tra le comunità.

Un approccio sistematico per migliorare le previsioni dei POI usando dati di telerilevamento.

Il modello DOFA migliora l'analisi dei dati di osservazione della Terra integrando diversi tipi di dati.

Questo studio si concentra sugli effetti di memoria per una migliore rilevazione delle comunità in reti in cambiamento.

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Nuovo approccio duale migliora la sicurezza e l'efficienza nei sistemi di trasporto intelligenti.

UrbanVLP combina dati macro e micro per avere previsioni urbane migliori.

BGWSR migliora le previsioni nell'analisi dei dati spaziali usando metodi statistici innovativi.

ELGC-Net migliora l'accuratezza nel rilevare cambiamenti usando immagini satellitari.

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