Articoli più recenti per Pianificazione Urbana

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità della comunicazione per il controllo automatico dei treni.

Indagare l'impatto delle dimensioni del modello sui compiti di telerilevamento.

Un nuovo sistema che migliora la comprensione delle strade per i veicoli autonomi.

CrowdSim2 offre un dataset sintetico per migliorare i modelli di rilevamento degli oggetti.

L'inquinamento da biossido di azoto rappresenta seri rischi per la salute nelle città americane.

Esaminando l'impatto dei veicoli elettrici sui bisogni di viaggio ed energia.

Un'app 3D immersiva aiuta a capire gli scenari di allagamento per prendere decisioni migliori.

Analizza come le posizioni geografiche si relazionano nel tempo e le loro implicazioni.

Esplorando l'impatto dei veicoli autonomi sulle città e le politiche.

I droni migliorano l'efficienza e la privacy con tecniche di apprendimento decentralizzato.

Un nuovo algoritmo migliora come le persone vengono assegnate ai centri di servizio pubblico.

PARFormer migliora il riconoscimento dei pedoni usando reti transformer per una maggiore precisione.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione delle facciate per la pianificazione urbana e la preservazione.

Un metodo per migliorare la sicurezza prevedendo i movimenti dei veicoli in tempo reale.

I droni migliorano il computing e la comunicazione nelle reti veicolari, offrendo soluzioni innovative.

Analizzando come il comportamento degli automobilisti influenza la gestione del traffico e i sistemi di routing.

La ricerca si concentra su come i veicoli automatici possano anticipare meglio le azioni dei pedoni.

Esplorare il potenziale del PD-NOMA per la comunicazione CAV e la gestione del traffico.

I veicoli autonomi cambiano il modo in cui pensiamo al flusso del traffico e alla sicurezza.

DeepSim-Nets migliorano l'accuratezza della mappatura della profondità tramite tecniche di deep learning.

Esplorare le sfide e il potenziale dei CAV in condizioni di traffico misto.

Un nuovo modello migliora l'imputazione dei dati sul traffico tenendo in considerazione fattori spaziali e temporali.

Questo metodo analizza le scansioni aeree 3D in forme più semplici per varie applicazioni.

I progressi nell'IA migliorano la segmentazione e l'analisi delle immagini di remote sensing.

Uno studio sulla pianificazione efficace dei percorsi di volo per più SUAS.

Uno sguardo alle tessellazioni di Poisson-Voronoi e alle loro applicazioni nella geometria iperbolica.

Scopri come i diagrammi di Voronoi ottimizzano il posizionamento dei riflettori per un'illuminazione efficace.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del traffico urbano usando veicoli connessi e automatizzati.

Un nuovo metodo per creare dati GPS sintetici garantendo la privacy degli utenti.

Uno sguardo nuovo su come migliorare la comunicazione tra droni attraverso design di rete specializzati.

Un nuovo standard punta a migliorare la sicurezza dei ciclisti tramite il rilevamento dei passaggi ravvicinati.

Questo articolo parla delle complessità delle polilinee imprecise e delle loro applicazioni.

Un nuovo modo di capire le aree urbane analizzando le infrastrutture stradali.

Questo modello combina GNN e Neural ODE per previsioni sul traffico più precise.

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.