Articoli più recenti per Pianificazione Urbana

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.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel conteggio delle folle e l'affidabilità del modello.

Esplorare come i dati ci aiutano a capire i sistemi dinamici e i loro comportamenti.

SurfaceAI utilizza immagini delle strade per valutare la qualità del manto stradale per viaggi più sicuri.

Affrontare le sfide nella scelta della location con preferenze utente conosciute e sconosciute.

Le città devono adattare i sistemi di trasporto per gestire l’aumento delle inondazioni dovute ai cambiamenti climatici.

Un metodo per avere immagini satellitari più chiare direttamente dai dati grezzi.

Combinando immagini di street view con dati per analizzare gli esterni degli edifici.

Uno sguardo alla planaritá clusterizzata e alla saturazione lineare nella rappresentazione dei grafi.

Uno studio svela informazioni sulla sicurezza stradale attraverso eventi di quasi incidente a San Antonio.

Uno sguardo a come i gruppi di agenti si muovono senza pressione.

Migliorare l'efficienza e la sicurezza delle consegne grazie a una pianificazione avanzata delle rotte per i veicoli elettrici.

Un nuovo modo per prevedere gli indicatori socioeconomici usando i dati delle LBSN.

Un'immersione nel mondo delle mappe elettroniche e delle loro applicazioni.

Esplorando la dinamica di Poliziotti e Ladri sui grafiche e le sue implicazioni.

I progressi dell'AI possono semplificare le valutazioni dei progetti di sostenibilità urbana.

Esaminare come i fattori locali influenzano la salute nelle comunità.

Il caldo estremo influisce su come le persone si muovono e lavorano nei paesi in via di sviluppo.

HeightMapNet migliora la mappatura per le auto a guida autonoma aumentando l'accuratezza e i dettagli.

Uno sguardo a come le connessioni nei grafi possono essere strutturate e ottimizzate.

I ricercatori analizzano il movimento del calore negli edifici usando grafici e metodi innovativi.

Esplora le Funzioni di Barriera di Controllo a Campo Medio per una gestione più sicura degli sciami.

Esaminando l'impatto del Sequential Monte Carlo sulla giustizia e l'affidabilità del distretto.

Le cellule di griglia semplificano i grafi di conoscenza spaziale per una migliore organizzazione dei dati e per prendere decisioni più informate.

Le GNN stanno cambiando il modo in cui analizziamo e comprendiamo i dati sulla Terra.

I modelli di intelligenza artificiale aiutano i pianificatori urbani a capire il calore nelle città e a migliorare la qualità della vita.

Usare le immagini satellitari per capire meglio la povertà attraverso una mappatura dettagliata dell'uso del suolo.

TrajGPT migliora le previsioni dei viaggi usando i dati GPS, migliorando la pianificazione urbana e le risposte alla salute pubblica.

Esplora il significato del rango di Scott nelle strutture metriche separabili.

Un nuovo approccio migliora l'identificazione delle parti degli edifici per una pianificazione urbana più intelligente.

Una nuova tecnica migliora le immagini satellitari a bassa risoluzione per una maggiore chiarezza e dettaglio.

UniTraj offre soluzioni adattabili per capire i modelli di movimento umano a livello globale.

PIEViT migliora l'analisi delle immagini di telerilevamento con metodi di apprendimento innovativi.

UDCNet semplifica l'identificazione di oggetti chiave nelle immagini satellitari.

OffLight usa tecnologia intelligente per migliorare il flusso del traffico nelle città affollate.

Nuovi metodi migliorano la consegna dei messaggi durante gli incidenti stradali.

Esplora come gli spanner semplificano le connessioni in grafi complessi.