Articoli più recenti per Pianificazione Urbana

Questo articolo esplora le sfide e le soluzioni per trovare i percorsi di osservazione ottimali.

Esplorare l'importanza e le applicazioni dei dati sulla mobilità nella società di oggi.

Esaminare gli accordi di insediamento nelle città rivela il ruolo dell'iperuniformità nella pianificazione urbana.

Uno studio sulle corse in taxi di Chicago rivela la connettività dei quartieri e le tendenze di viaggio.

Un nuovo metodo migliora la stima della rugosità nelle immagini SAR per un'analisi migliore.

Uno studio sulle leggi di conservazione non locali migliora le simulazioni del traffico e del comportamento delle folle.

Esaminare come le auto e le moto interagiscono nel flusso del traffico.

Metodi innovativi aiutano la pianificazione sanitaria locale a usare i dati del censimento in modo più efficace.

Questo studio analizza le sfide dell'urbanizzazione e i modelli predittivi per il trasporto in India.

Esaminare come i cambiamenti di posizione dei droni influenzano la qualità e l'affidabilità della comunicazione.

STEF-DHNet migliora le previsioni della domanda di ride per un servizio e un'efficienza migliori.

AutoGraph utilizza i dati del traffico per stimare le corsie, riducendo la dipendenza dall'input manuale.

Presentiamo PANet, un nuovo approccio per migliorare la segmentazione LiDAR.

Esplorare il ruolo di SAM nel migliorare la segmentazione delle immagini di telerilevamento.

Questo articolo esamina nuovi metodi per migliorare la programmazione periodica attraverso tagli divisi.

ResUNetFormer migliora l'estrazione delle strade dalle immagini aeree affrontando le sfide principali.

Introducendo DSTCGCN per migliorare l'accuratezza delle previsioni del traffico.

Un nuovo approccio migliora la previsione del flusso di traffico usando tecniche grafiche avanzate.

Un nuovo metodo utilizza i dati della comunità per stimare le altezze degli edifici per i modelli 3D delle città.

I problemi di trasporto rendono difficile accedere ai servizi sanitari, influenzando i risultati sulla salute in generale.

AGC-net migliora le previsioni sul traffico grazie al contesto e all'adattabilità.

Uno sguardo ai codici nei grafi e ai loro ruoli in vari settori.

I ricercatori usano i dati mobili e modelli avanzati per analizzare i modelli di movimento umano nel tempo.

Questo studio ottimizza la posizione delle strutture preferibili e indesiderabili.

Questo studio si concentra sulla classificazione e segmentazione efficace degli edifici 3D.

Il pooling adattivo può migliorare l'efficienza del ride sharing e l'esperienza dell'utente.

Scopri il metodo innovativo Bag-of-Views per una raccolta dati dei droni più efficiente.

Un modello per veicoli automatizzati connessi per migliorare la sicurezza stradale e l'efficienza del traffico.

Scopri come la previsione della traiettoria garantisce una guida sicura per i veicoli autonomi.

Piani di ispezione regolari possono prevenire costosi guasti delle tubature fognarie e rischi per la salute.

Nuovi metodi di machine learning migliorano l'accuratezza e l'efficienza dei modelli di traffico.

Un'infrastruttura innovativa migliora la sicurezza nei incroci urbani affollati.

Il dataset IMPTC raccoglie dati fondamentali per una navigazione sicura dei veicoli automatici.

Affrontare le sfide della cybersecurity nella tecnologia dei trasporti connessi.

cjdb offre un modo semplice per memorizzare modelli di città 3D in PostgreSQL.

Esaminando metodi per identificare cambiamenti nelle immagini di documenti in vari settori.

Scopri come le espressioni valutative chiariscono i processi decisionali.

Analizzando l'algoritmo greedy per una gestione efficace del parcheggio delle auto nei garage.

Questo studio esamina come il 5G migliora l'accuratezza del posizionamento indoor utilizzando segnali multipath.

I cambiamenti climatici stanno cambiando la richiesta di acqua ed elettricità nelle zone urbane.