都市計画 に関する最新の記事

新しい方法で、ロボットが人間の助けなしに周りをはっきり見ることができるようになったよ。

この記事では、レーンを増やすことが高速道路の事故率にどう影響するかを検討しているよ。

新しい方法で、LiDAR技術を使って動的環境での動く物体検出が改善されたよ。

ネットワークシステムにおける中心ノードの重要性についての研究。

グリッドネットワークの概要、構成要素、管理戦略について。

住宅における公正な資源配分の考察。

新しいアプローチでウェーブレット変換とアテンションメカニズムを使って交通予測を強化する。

生成的AIはRFセンシング能力を向上させて、データ収集と分析を変革する。

新しいモデルが複雑な3D風景のセグメンテーションを強化して、精度と効率を向上させたよ。

イベントベースのカメラは、自動運転車や都市環境での歩行者検出を向上させる。

都市部の交通ルーティングを改善して混雑を減らすための新しいアプローチ。

米国の都市でのオンラインレビューを通じて、駐車に関する公共の感情を分析中。

大規模グラフにおける交通流の近似器について学ぼう。

AIモデルは、詳細な地域予報を提供することで天気予報を改善するよ。

この記事では、輸送ルート計画の効率を向上させるためのアルゴリズムについてレビューしてるよ。

Mambaベースのチェンジディテクターが環境の変化を追跡する影響を発見しよう。

ユーザーの好みを考慮した効率的な施設立地のメカニズムに関する研究。

新しい方法が、高度な技術を使って人混みのカウント精度を向上させてるよ。

WNVモニタリングのためのトラップ配置改善に関する研究。

時間制限のあるシナリオでの駐車のダイナミクスを探る。

イスラマバードの混雑したルートの移動時間予測に関する研究。

緑や青の空間は心身の健康にすごく影響するよ。

新しい方法が、接続された車両のデータを使って交通流の推定を改善する。

新しい手法がグラフニューラルネットワークを使ってエッジ重みの予測を改善する。

新しいモデルがペア画像に頼らずに都市計画を再構築する。

パブリックデータを使って、一人称の視点から地図をより良くする。

MetaUrbanはロボット研究と開発のために都市環境をシミュレーションするよ。

ネットワークベースのモデルは、効果的な汚染管理戦略に関する洞察を提供する。

ST-Mambaは、限られた車両データを使って交通流の推定を改善する。

新しい方法が人の移動データ予測におけるプライバシーリスクに対処してるよ。

高度なデータ分析のためにk-センターとk-メディアンを組み合わせる。

インテリジェント車両と公共インフラの相互作用を改善するためのデータセットを紹介します。

複雑適応システムの概要とそれがいろんな分野で重要な理由。

都市の移動やプライバシーの課題に対する合成データ生成の考察。

動的システムの予測と補完を改善するためにSTD-LLMを紹介します。

HPixは、深層学習と衛星画像を組み合わせて、高精度なベクトルマップを作成するよ。

最先端のデータセットが生態学や都市計画の研究における樹木モデルの向上を支援してる。

複雑な建物のための建築フロアプラン生成方法を改善するための新しいデータセット。

新しい方法がSAR画像の変化検出精度を向上させる。

新しい技術が、空中マップで建物の表現を改善する。