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Una piattaforma che adatta i servizi software in tempo reale per soluzioni di mobilità intelligente.

I monocicli autonomi stanno cambiando il modo in cui ci muoviamo per le strade affollate della città.

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Questa ricerca analizza come i modelli di viaggio influenzano le dinamiche urbane e l'economia.

Un nuovo approccio alla previsione del traffico che include i dati sull'attività umana.

La ricerca svela le dinamiche del traffico usando i dati sulle strade di Seul.

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Capire i ranghi delle specie svela connessioni fondamentali per gli ecosistemi e la conservazione.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei sistemi lineari Max-Plus in diverse applicazioni.

Nuovi metodi migliorano le soluzioni per problemi di routing complessi nella logistica e nella pianificazione.

Esplorando le complessità di disegnare più grafici senza sovrapposizioni.

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Presentando SimMST, un framework più semplice per l'analisi dei dati spaziali e temporali.

Creare percorsi più sicuri per pedoni e ciclisti riducendo l'inquinamento atmosferico.

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Nuovi metodi puntano a migliorare le previsioni di alluvioni e la sicurezza della comunità.

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Uno sguardo a come i processi del suolo influenzano clima e agricoltura.

Un nuovo approccio affronta le sfide dell'evacuazione durante le catastrofi naturali usando reti di flusso dinamiche.

Analizzare i cambiamenti demografici in Giappone con immagini satellitari e deep learning.

Uno sguardo a come i frattali aiutano a capire l'urbanizzazione e la pianificazione delle città.

Un nuovo metodo utilizza l'apprendimento per rinforzo per ottimizzare la gestione dei semafori.

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Nuovi metodi migliorano le previsioni su ingorghi e velocità.

Nuovo metodo non supervisionato migliora il rilevamento dei cambiamenti nei paesaggi usando dati LiDAR.

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Questo studio migliora la navigazione dei robot mappando schemi di movimento dinamico.

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Posizionare bene le guardie per rispondere alle emergenze nei layout urbani.

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