都市計画 に関する最新の記事

新しいGNN方法が、都市の交通政策の評価をより早く行えるようにしてくれるよ。

街の画像と衛星画像を組み合わせて災害対応をより良くする。

新しいモデルが事故後の交通予測を改善して、より良い管理ができるようになったよ。

新しいシステムが都市の交通監視と管理を強化するよ。

自動運転車が交通の流れを良くして渋滞を減らす方法を勉強中。

成長する都市で交通の流れを最適化するためにスマートテクノロジーを使う。

この研究は、接続された自動運転車を考慮した交通流モデルを紹介している。

気候変動がイギリスのウエストナイルウイルスのリスクを高めるかもしれない。

プロジェクトはデータモデリングを通じて消防署の応答時間を改善することを目指してるんだ。

大雨のときの下水道の挙動を予測するためにデータ駆動型の手法を使う。

HAPNetは、より良い土地被覆分類のためにハイパースペクトルデータとSARデータを組み合わせてるよ。

動的グラフを使って都市の乗客移動のパターンを明らかにする。

新しいデータセットは、リアルな画像と多様なシナリオを使って交通信号の管理を改善することを目指してるよ。

幾何学における点同士のユニークな関係を放物線タクシー距離を使って探る。

都市のデザインは、いろんなグループが出会ったり交流したりする方法に影響を与えるんだ。

新しいシステムがライドハイリングサービスの車両配車を改善する。

非局所保存法則が交通や群衆の動態にどんな影響を与えるかを学ぼう。

CAPAは、より良い信号品質とカバレッジでワイヤレス通信を強化する。

モデルは交通管理を改善するために車両スペースに焦点を当てている。

STGormerは、時間と空間を考慮して交通予測を強化するよ。

混雑を減らすためのHOTレーンの効果的な管理についての考察。

複雑なデータ分析を通じて交通パターンを理解する総合的な視点。

DutyTTEは予測の不確実性を考慮することで、旅行時間の推定を改善するよ。

都市交通のアクセスにおける平等を見直す、増え続ける課題の中で。

新しい手法で、複雑な都市環境でのUAV信号マッピングが改善されたよ。

新しいモデルが、都市部が労働者と企業の相互作用を通じてどう進化するかを明らかにしてる。

自己教師あり学習が地理空間データ分析に与える影響を探る。

新しいフレームワークは因果関係と不確実性を分析することで交通予測を改善する。

HOTレーンの効率改善と渋滞管理に関する研究。

新しいモデルは、複数の都市の特性を分析することで交通需要の予測を強化するよ。

新しい方法が地域の知識を取り入れて交通予測を向上させるんだ。

都市部での人間の動きの予測をより良くするための新しいアプローチ。

新しいフレームワークは、空間データと時間データの分析を組み合わせることで予測を強化するんだ。

グラフの中心や重心を使って、公平なミーティングスポットの決め方を学ぼう。

グレーター・ボストンの低所得者向けの公共交通アクセスを調査中。

機械学習を使って人間の動きをよりよく予測するためのフレームワーク。

都市配達環境における貨物自転車とバンのサービス時間の比較。

Poly2Vecは、さまざまな形状の空間的関係の分析を簡単にする。

ChatSUMOは自然言語コマンドで交通シミュレーションを簡単にしてくれるよ。

新しい方法がデータ分解とニューラルネットワークを使って交通予測の精度を向上させる。