都市計画 に関する最新の記事

UrbanLLMは、複雑な都市関連の質問を簡単にすることで、都市管理を効率化する。

リアルタイムのモバイルデータは、都市での異常な出来事を検出するのに役立つよ。

DuMapNetは車線レベルの地図生成を簡単にして、交通関連のアプリケーションを向上させる。

MODAは、先進的な学習技術を使って都市部の意思決定プロセスを改善するよ。

この記事では、交通路線計画の重要な要素とその重要性について探ります。

リモートセンシングの新しい方法がマスクを使って変化検出の精度を向上させたよ。

バッテリー電動バスの充電スケジュールの新しい方法が、信頼性を高め、コストを削減する。

新しい枠組みが、離散対称性を使って複雑な物理システムのモデリングを改善する。

THzモバイルエッジコンピューティングシステムにおけるUAVの統合を探る。

新しいモデルが複雑なリモートセンシング画像の分析精度を向上させる。

衛星画像と深層学習を使った都市変化検出の方法。

A-TEAMはデータ駆動のツールやモジュールアプリで交通管理を簡単にするよ。

新しいアルゴリズムは、特徴と空間の位置を組み合わせることでクラスタリングを改善する。

新しい方法が、位置情報データ共有からの深刻なプライバシーの脅威を明らかにしてるよ。

ポイントプロセス学習を使ってポイントパターンの予測改善を探る。

安全な道路のために先進技術で車両通信を強化。

ユーザーの行動を分析して、都市の公共交通システムを改善する。

騒音が交通システムの効率にどんな影響を与えるかを分析する。

時間とともに、ポイントが広がることで地域がどのようにカバーされるかを見てみよう。

人や2人組が公共スペースで衝突を避ける方法を探ってる。

渋滞を減らすために、ドライバーにリアルタイムのアドバイスを提供する斬新なアプローチ。

この研究は、都市環境におけるロンドンのタクシー運転手のルート計画戦略を調べてるよ。

新しいアプローチで知識を使うことで、関係グラフからの学習の効率が上がるよ。

この論文では、ニューラルレイアウトを使った効率的な画像生成方法を紹介してるよ。

マイノリティの旅行モード予測を強化するENSYのご紹介。

新しいアプローチで動的なオブジェクトを取り除いてポイントクラウドマッピングが強化されたよ。

新しい方法がグラフニューラルネットワークを使って道路抽出の精度を向上させる。

エネルギーが限られた環境でドローンが通信ネットワークをどう改善できるかを調べてる。

都市計画が革新的なプロジェクトを通じて生物多様性をサポートする方法を学ぼう。

都市部における道路脇センサーの位置精度を向上させる方法。

大気汚染の変数とその影響を測る新しいアプローチ。

新しい方法が、異なる視点からの3D都市シーン再構築を強化する。

運転手と乗客の両方を考慮したタクシールーティングの改善方法。

都市はプライバシーの懸念に対処しながら、重要な交通データを取得している。

研究が環境が人工エージェントと人間のナビゲーション戦略に与える影響を明らかにした。

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。