Articoli più recenti per Pianificazione Urbana

I nuovi modelli puntano a migliorare le previsioni delle intenzioni dei pedoni per interazioni più sicure con i veicoli autonomi.

Esplora le principali questioni di programmazione per veicoli connessi e autonomi.

Le città possono ora monitorare i percorsi ciclabili in modo più efficace grazie alla tecnologia del crowdsensing.

I modelli di seguimento dell'auto sono fondamentali per analizzare il comportamento dei veicoli e migliorare il flusso del traffico.

Esaminare i pregiudizi nel monitoraggio della qualità dell'aria e le loro implicazioni per la salute pubblica.

Quest'articolo analizza un nuovo modo di prevedere i movimenti nei veicoli autonomi.

Un nuovo modello migliora la riduzione del rumore nelle immagini iperspettrali per una migliore analisi.

Una nuova tecnica radar migliora l'accuratezza della mappatura delle città con dati limitati.

L'apprendimento federato protegge la privacy mentre migliora le applicazioni di mobilità.

KaRRi migliora il ridesharing ottimizzando la programmazione dei ritiri e delle consegne.

Un nuovo framework affronta i dati mancanti nei sistemi di traffico usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo migliora i modelli 3D dettagliati degli edifici per vari usi.

Questa ricerca sottolinea l'importanza di metriche congiunte per prevedere i movimenti di gruppo.

Un nuovo dataset per migliorare la percezione e la previsione delle auto a guida autonoma.

Un nuovo approccio migliora le previsioni delle alluvioni modellando con precisione il flusso d'acqua intorno alle strutture.

Un nuovo metodo prevede la domanda di taxi garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora la navigazione degli ostacoli nei veicoli autonomi.

Nuovi metodi migliorano la comunicazione tra i veicoli per esperienze di guida più sicure.

Una guida per scegliere gli spazi pubblicitari sui billboard che massimizzano l'influenza sui clienti.

Questo articolo esplora un metodo per trovare spazi vuoti che separano punti colorati su un piano.

Questo studio esplora come la vivacità urbana varia in base al genere negli ambienti cittadini.

Uno studio su come le attività quotidiane influenzano le emissioni di carbonio nelle città.

Esplora come le celle di Voronoi dividono lo spazio e le loro applicazioni in vari campi.

Un nuovo metodo migliora la classificazione della copertura del suolo usando tecniche di apprendimento semi-supervisionato.

Unendo metodi tradizionali e machine learning per migliorare le reti di trasporto urbano.

Migliorare i modelli di ciclisti in SUMO usando dati reali per simulare il comportamento in modo preciso.

I ricercatori sfruttano le immagini dei droni per creare mappe efficienti per le simulazioni delle auto a guida autonoma.

Esaminando come i piani locali includano considerazioni sulla salute per migliorare i risultati della comunità.

Questo studio esamina come la connettività cambia con i bordi aperti e chiusi nei grafi.

I parchi influiscono sulla salute e sull'equità sociale in diverse comunità.

TelecomTM usa cavi in fibra ottica per monitorare il traffico in modo efficiente.

Una piattaforma per analizzare e visualizzare i movimenti delle folle nelle aree urbane.

Amburgo punta alla neutralità carbonica con nuove strategie di pianificazione energetica.

La ricerca collega l'esposizione al PM2.5 del traffico al rischio di malattia di Alzheimer.

Un nuovo approccio combina deep learning e grafi per una mappatura urbana migliore.

Ricerca su come ottimizzare i percorsi per aerei elettrici per migliorare l'efficienza dell'UAM.

Esaminando come i modelli di flusso del traffico migliorano la sicurezza e la pianificazione.

TransWorldNG offre simulazioni di traffico realistiche utilizzando dati del mondo reale e tecniche innovative.

Un nuovo sistema aiuta gli esperti a gestire progetti di pianificazione urbana e rinaturalizzazione in modo efficiente.

Un nuovo sistema usa immagini satellitari per classificare i tetti, migliorando le valutazioni del rischio vento.