都市計画 に関する最新の記事

新しいフレームワークがデータの不確実性に対応して予測を改善する。

観客のニーズに基づいてビルボード広告のタグ割り当てを最適化する方法。

ExelMapは、安全な自動運転のためにHDマップの更新の精度を高めるんだ。

電気自動車のための効果的な充電ステーションの設置方法を評価する。

新しい技術がいろんな用途のためのダイナミックな都市モデルを向上させてるよ。

蚊は大きな健康リスクで、世界中に危険な病気を広めてるんだ。

ダイグラフが電気自動車の充電スポットの配置をどう改善するか学ぼう。

オフラインとオンライン学習を組み合わせた、歩行者の動き予測を向上させる方法。

さまざまな分野で珍しい動きのパターンを特定する新しい方法を探る。

複数のセンサーデータ統合を使って車両の位置特定を改善するフレームワーク。

ロボット車両は交通管理を改善して、混雑した交差点での待ち時間を短くするよ。

言語モデルが自動運転技術をどう向上させるかを探る。

グラフが物流みたいな現実のアプリケーションでどう役立つか見てみよう。

コネクテッドカーと自動運転車が日常の通勤や交通の流れにどう影響するか。

新しい方法が、いろんなアプリに対して3Dシーンのレンダリングを改善したよ。

時空データの分析を改善するためにHEDGTCを紹介するよ。

自然に焦点を当てた計画で都市エリアがどうやって恩恵を受けるかを探る。

歩行者と車両の動きを数学モデルで分析して、より良い計画を立てる。

中心性を使って車両センサーネットワークのデータ共有を強化する。

木は都市や生態系の温度管理に重要な役割を果たしてるよ。

自動運転車の安全性を高めるために、人々がどうやって道を渡るかを調べてる。

新しい手法が混雑した都市部での物体位置追跡を向上させてるよ。

新しいツールが、いろんなデータタイプにわたる大規模言語モデルのパフォーマンスを評価するんだ。

ZeroSCDは、事前のトレーニングやラベル付けされたデータなしで、画像の変化を検出できるんだ。

石炭火力発電所の大気汚染をシミュレーションする方法を探る。

ラインベースのダイアルアライドやミンターン問題を分析して、交通効率をアップさせるんだ。

新しい方法がラベル付きデータとラベルなしデータを使って変化検出を改善する。

研究者たちは自動運転車の反応を改善するために運転パターンを調べてるよ。

AutoSTFは、より良い予測と効率のために空間的・時間的予測を自動化するよ。

人間の指示と技術を組み合わせて、安全なロボットナビゲーションを実現する。

この記事では、不確実な予測にもかかわらず、意思決定を最適化するシステムを紹介してるよ。

この研究は、自動運転車にとって建設現場での物体検出の重要性を強調してるよ。

TITANは専門モデルを使って交通の流れ予測を革新して、より正確にしてるよ。

交通パターンが都市の輸送にどんな影響を与えるかの深堀り。

人口動態の基本とその管理への応用について探ってみよう。

この研究は、複数期間の施設立地の課題に取り組んで、効果的な解決策を提供しているよ。

新しいアルゴリズムが下水ネットワーク内のセンサー配置を最適化して、公共の健康監視を改善するんだ。

新しいフレームワークが複雑な音環境での重なる音イベントの検出を改善するよ。

革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。

新しい方法が都市の車両通信を強化して、安全性と効率を向上させてるよ。