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Un metodo per migliorare il percorso dei taxi tenendo in considerazione sia i conducenti che i passeggeri.

Le città ottengono dati di trasporto fondamentali, pur tenendo in conto le preoccupazioni sulla privacy.

Uno studio svela l'impatto dell'ambiente sulle strategie di navigazione negli agenti artificiali e negli esseri umani.

Un nuovo metodo aiuta i robot a vedere chiaramente l'ambiente circostante senza input umani.

Questo articolo esamina come l'aggiunta di corsie influisce sui tassi di incidenti sulle autostrade.

Nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti in movimento in ambienti dinamici usando la tecnologia LiDAR.

Uno studio sull'importanza dei nodi centrali nei sistemi di rete.

Uno sguardo alle reti a griglia, ai loro componenti e alle strategie di gestione.

Uno sguardo alla giusta distribuzione delle risorse nell'abitazione.

Un approccio innovativo migliora le previsioni del traffico usando trasformazione wavelet e meccanismi di attenzione.

L'IA generativa migliora le capacità di rilevamento RF, trasformando la raccolta e l'analisi dei dati.

Un nuovo modello migliora la segmentazione di paesaggi 3D complessi, aumentando precisione ed efficienza.

Le telecamere basate su eventi migliorano il riconoscimento dei pedoni nei veicoli autonomi e nei contesti urbani.

Un nuovo modo per migliorare la gestione del traffico e ridurre la congestione nelle aree urbane.

Analizzando i sentimenti pubblici sul parcheggio attraverso le recensioni online nelle città americane.

Scopri gli approssimatori per il flusso del traffico in grafi grandi.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano le previsioni del tempo offrendo previsioni locali dettagliate.

Questo articolo esamina algoritmi per migliorare l'efficienza nella pianificazione delle rotte di trasporto.

Scopri l'impatto del Change Detector basato su Mamba nel monitoraggio dei cambiamenti ambientali.

Uno studio sui meccanismi per una posizione efficiente delle strutture tenendo conto delle preferenze degli utenti.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel conteggio delle folle usando tecniche avanzate.

Uno studio su come migliorare il posizionamento delle trappole per un monitoraggio migliore del WNV.

Esplorando le dinamiche del parcheggio con scenari a tempo limitato.

Uno studio sulla previsione dei tempi di viaggio per le strade trafficate di Islamabad.

Spazi verdi e blu hanno un forte impatto sulla salute fisica e mentale.

Un nuovo metodo migliora le stime del traffico usando dati da veicoli connessi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del peso degli archi usando le Reti Neurali Grafiche.

Un nuovo modello ridisegna la pianificazione urbana senza fare affidamento su immagini abbinate.

Utilizzare dati pubblici per migliorare la mappatura da prospettive personali.

MetaUrban simula ambienti urbani per la ricerca e lo sviluppo dei robot.

Un modello basato su rete offre spunti su strategie efficaci per la gestione dell'inquinamento.

ST-Mamba migliora le stime del flusso di traffico utilizzando dati limitati dai veicoli.

Nuovi metodi affrontano i rischi per la privacy nella previsione dei dati sul movimento umano.

Combinare k-center e k-median per analisi avanzate dei dati.

Presentiamo un dataset per migliorare le interazioni tra veicoli intelligenti e infrastrutture pubbliche.

Una panoramica sui sistemi adattivi complessi e il loro significato in vari settori.

Uno sguardo alla generazione di dati sintetici per la mobilità urbana e le sfide della privacy.

Presentiamo STD-LLM per migliorare le previsioni e l'imputazione nei sistemi dinamici.

HPix unisce il deep learning con le immagini satellitari per creare mappe vettoriali precise.

Un dataset all'avanguardia migliora la modellazione degli alberi per la ricerca ecologica e di pianificazione urbana.