Articoli più recenti per Pianificazione Urbana

ExelMap migliora la precisione degli aggiornamenti delle mappe HD per una guida autonoma più sicura.

Valutare i metodi per una sistemazione efficace delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici.

Nuove tecniche migliorano la modellazione urbana dinamica per diverse applicazioni.

Le zanzare sono un grande rischio per la salute, spargendo malattie pericolose in tutto il mondo.

Scopri come i digrammi migliorano la posizione delle stazioni di rifornimento per veicoli elettrici.

Un metodo che combina l'apprendimento offline e online per migliorare le previsioni sui movimenti dei pedoni.

Esplorando nuovi metodi per identificare schemi di movimento insoliti in vari settori.

Un framework che migliora la localizzazione dei veicoli usando l'integrazione di dati da più sensori.

I veicoli robot migliorano la gestione del traffico e riducono i tempi di attesa agli incroci affollati.

Esplorando come i modelli di linguaggio migliorano le tecnologie di guida autonoma.

Uno sguardo a come i grafici aiutano nelle applicazioni del mondo reale come la logistica.

Come i veicoli connessi e autonomi influenzeranno i pendolarismi giornalieri e il flusso del traffico.

Un nuovo metodo migliora il rendering delle scene 3D per varie applicazioni.

Presentiamo HEDGTC per un'analisi migliore dei dati spaziotemporali.

Esplorare come le aree urbane possano beneficiare di una pianificazione incentrata sulla natura.

Esaminando il movimento di pedoni e veicoli attraverso modelli matematici per una pianificazione migliore.

Usare la centralità per migliorare la condivisione dei dati nelle reti di sensori veicolari.

Gli alberi giocano un ruolo fondamentale nella gestione delle temperature nelle città e negli ecosistemi.

Esaminando come la gente attraversa le strade per migliorare la sicurezza con veicoli autonomi.

Nuovi metodi migliorano il tracciamento della posizione degli oggetti in aree urbane densamente popolate.

Un nuovo strumento valuta le prestazioni dei modelli di linguaggio su diversi tipi di dati.

ZeroSCD rileva i cambiamenti nelle immagini senza bisogno di addestramento preventivo o dati etichettati.

Esplorando metodi per simulare l'inquinamento atmosferico da una centrale a carbone.

Analizzando i problemi di Dial-a-Ride e MinTurn basati su linee per migliorare l'efficienza dei trasporti.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei cambiamenti utilizzando dati etichettati e non etichettati.

I ricercatori studiano i modelli di guida per migliorare le risposte dei veicoli automatici.

AutoSTF automatizza le previsioni spatio-temporali per previsioni migliori ed efficienza.

Combinare istruzioni umane e tecnologia per una navigazione robotica più sicura.

Questo articolo presenta un sistema per ottimizzare le decisioni nonostante le previsioni incerte.

Questo studio mette in evidenza l'importanza del riconoscimento degli oggetti nei cantieri per le auto a guida autonoma.

TITAN migliora le previsioni sul traffico usando modelli esperti per una maggiore precisione.

Un'analisi approfondita su come i modelli di traffico influenzano i trasporti in città.

Esplora le basi della dinamica delle popolazioni e le sue applicazioni nella gestione.

Questo studio affronta le sfide della location di strutture su più periodi e fornisce soluzioni efficaci.

Un nuovo algoritmo ottimizza il posizionamento dei sensori nelle reti fognarie per migliorare il monitoraggio della salute pubblica.

Un nuovo framework migliora la rilevazione di eventi sonori sovrapposti in ambienti audio complessi.

Metodi innovativi migliorano la comprensione dell'ambiente per i veicoli autonomi.

Nuovi metodi migliorano la comunicazione dei veicoli nelle città, aumentando sicurezza ed efficienza.

Questo studio mette in evidenza nuovi metodi per la navigazione efficiente dei droni utilizzando l'apprendimento profondo per rinforzo.

Nuovi metodi migliorano la mappatura in ambienti in cambiamento per le macchine.