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Il modello STDDE migliora le previsioni del traffico integrando ritardi e cambiamenti continui.

Uno studio su come trovare curve efficienti per coprire aree specifiche.

DroneCAST punta a migliorare la comunicazione nella mobilità aerea urbana per i droni.

Un modello per la pianificazione di infrastrutture di ricarica per autobus elettrici in modo equo ed efficiente.

Una piattaforma per agenti AI per interagire con ambienti reali usando dati geospaziali.

I ricercatori hanno svelato metodi migliori per rappresentare le misure di probabilità con i punti.

RUMBoost unisce modelli di utilità e machine learning per migliorare le previsioni sulle scelte di viaggio.

Uno studio sul comportamento dei pedoni per migliorare la sicurezza nei casi di auto a guida autonoma.

Uno studio individua i posti ideali per le stazioni di bici a Malaga per promuovere il ciclismo.

Usare la tecnologia del Digital Twin per migliorare il trasporto urbano tramite il profiling della mobilità.

Esplora come l'IA viene usata per ottimizzare i servizi dei veicoli autonomi.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nella risoluzione dei problemi in scenari di ottimizzazione complessi.

Un nuovo framework che automatizza la creazione di grafi di conoscenza urbana.

questo articolo parla di metodi per stimare la velocità degli autobus mantenendo la privacy.

Un metodo per visualizzare e prevedere suoni in vari ambienti usando tecnologia avanzata.

Esplorare come il comportamento della muffa vischiosa migliori l'efficienza delle reti in applicazioni reali.

Un simulatore fa luce sulle sfide e soluzioni del traffico urbano.

Esplora come i molteplici stati stabili influenzano la popolazione urbana e la dinamica del mercato.

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

Un nuovo framework per generare dati di mobilità realistici usando il ragionamento.

Nuovo metodo migliora l'adattamento delle immagini satellitari senza domini predefiniti.

Uno studio su forme di linee casuali e le loro implicazioni in vari campi.

Esaminando soluzioni per migliorare l'accuratezza delle statistiche popolazionali basate sulla posizione.

Un nuovo metodo migliora le previsioni nel sensing virtuale con dati limitati.

Un nuovo metodo per previsioni più veloci e accurate delle mappe ambientali radio usando il deep learning.

Esaminare come i veicoli autonomi possano migliorare la sicurezza stradale mantenendo il flusso del traffico.

Esaminando il legame tra il nostro ambiente e il benessere mentale.

Capire le strategie di recupero dopo i disastri è fondamentale per le comunità.

La ricerca mostra modi più ampi per dare indicazioni usando la conoscenza spaziale.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei dati LiDAR e della fotocamera per modelli 3D migliori.

Uno studio rivela cambiamenti nella qualità dell'aria durante il lockdown nell'Italia Centrale.

NARUTO usa tecniche neurali per la modellazione di ambienti 3D in tempo reale.

Le partizioni connesse aiutano a ottimizzare l'allocazione delle risorse in vari ambiti.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione stradale in diverse immagini satellitari.

Questo metodo migliora la ricerca urbana raccogliendo le percezioni pubbliche delle viste stradali.

Un nuovo framework affronta le incertezze nei modelli di scelta discreta per fare previsioni migliori.

Nuovo framework migliora il riconoscimento degli oggetti in ambienti complessi per veicoli autonomi.

Introducendo un modello che migliora le previsioni del traffico tramite tecniche spaziali innovative.

UXsim offre idee su come gestire il traffico e simulazioni.

Esaminando come punti casuali possano coprire efficacemente aree designate.