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Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza dei trasporti integrando vincoli del mondo reale.

Un metodo per migliorare il movimento dei robot in aree affollate separando il processo decisionale.

Nuovi metodi mirano a migliorare la ricarica wireless per dispositivi mobili e veicoli elettrici.

Uno sguardo ai problemi di percorso più breve robusti in condizioni di rete incerte.

Un approccio innovativo usa i dati di guida mentre protegge la privacy.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni di pioggia a breve termine.

Come i veicoli autonomi stanno cambiando il comportamento e la gestione del traffico.

ADVENT rileva attacchi nelle VANET, garantendo trasporti più sicuri grazie a un monitoraggio in tempo reale efficiente.

SpecSTG migliora le previsioni del traffico integrando dati spaziali e temporali.

Esaminare l'efficienza e l'equità nell'assegnazione dei compiti ai veicoli in tempo reale.

Un algoritmo ibrido mescola il calcolo classico e quello quantistico per migliorare l'efficienza della gestione ferroviaria.

Uno sguardo all'assegnazione dei slot orari e i suoi effetti sulla competizione tra treni.

Scopri come il calcolo quantistico aiuta le transizioni ecologiche delle flotte.

Un nuovo modello di deep learning migliora le previsioni sul traffico passeggeri per le compagnie aeree.

Esaminare come i conducenti di taxi elettrici gestiscono le decisioni di prelievo e ricarica.

Esplorando le lezioni di Physarum polycephalum per l'ottimizzazione delle reti moderne.

Migliorare la sicurezza stradale e l'efficienza grazie a sistemi di comunicazione veicolare migliori.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza e l'adattabilità nella stima del flusso di traffico e del tempo di viaggio.

Un sondaggio rivela opinioni contrastanti sull'efficienza e l'equità dell'IA nel trasporto.

I modelli di base stanno trasformando il futuro della tecnologia di guida autonoma.

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

Usare i dati dei trasporti per beccare le malattie infettive in anticipo in Brasile.

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

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

Esplorare l'uso degli LLM per analizzare i dati delle serie temporali in vari campi.

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

Una guida pratica per usare l'approssimazione spline nell'analisi dei dati e nella gestione degli outlier.

Un progetto punta ad automatizzare la classificazione dei codici di ritardo dei treni usando il machine learning.

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

Questo articolo parla di come ridurre l'attrito della pelle usando il controllo in opposizione nei flussi turbolenti.

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

Questo articolo esplora i vantaggi dell'Active RIS nei sistemi ISAC.

Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi non lineari con parametri che cambiano.

Mappare e monitorare i ponteggi per migliorare la vita urbana a NYC.

Esplorando la tecnica Diffusion-ES per migliorare la navigazione delle auto a guida autonoma.

Esplorare il potenziale dei veicoli eVTOL nella gestione delle sfide del trasporto urbano.

Un framework per migliorare gli aggiornamenti delle informazioni mentre si gestisce il potere nelle reti veicolari.

Un modo nuovo per valutare le capacità dei nodi ferroviari senza dover dipendere dagli orari.

Nuovi metodi di filtraggio migliorano il tracciamento degli oggetti per diverse applicazioni.

Un nuovo approccio per ottimizzare il routing dei veicoli usando il reinforcement learning.