都市計画 に関する最新の記事

この研究は、深層強化学習を使った効率的なUAVナビゲーションの新しい方法を強調してるよ。

新しい方法が、変化する環境での機械のマッピングを改善する。

新しい方法が人混みのカウント精度とモデルの信頼性を向上させる。

データがどうやって動的システムやその振る舞いを理解するのに役立つかを探る。

SurfaceAIは、街の画像を使って道路の状態を評価し、安全な移動を実現しているよ。

既知および未知のユーザーの好みを考慮した施設の立地課題への対処。

都市は気候変動による洪水の増加に対応するために交通システムを適応させる必要がある。

未処理データから直接得られる、よりクリアな衛星画像の方法。

ストリートビューの画像とデータを組み合わせて、建物の外観を分析する。

クラスタープランナーとグラフ表現における線形飽和の見直し。

サンアントニオでの近接衝突イベントを通じて交通安全に関する洞察が明らかになった研究。

圧力なしでエージェントのグループがどう動くかを見てみよう。

電気自動車のための先進ルート計画で配送効率と安全性を向上させる。

LBSNデータを使って社会経済指標を予測する新しいアプローチ。

電子地図の世界とその活用についての深い探求。

グラフ上の泥棒と警官のダイナミクスとその影響について探ること。

AIの進化は、都市の持続可能性プロジェクトの評価を効率化できる。

地域の要因がコミュニティの健康にどんな影響を与えるかを調べる。

極端な暑さは、発展途上国で人々の移動や働き方に影響を与える。

HeightMapNetは、自動運転車のマッピングを正確さと詳細で向上させるよ。

グラフの中のつながりをどう構造化して最適化するかを見てみよう。

研究者たちは、グラフや革新的な方法を使って建物内の熱の動きを分析してるよ。

より安全な群れ管理のためのミーンフィールド制御バリア関数を探求しよう。

逐次モンテカルロが区割りの公平性と信頼性に与える影響を調査する。

グリッドセルは、データを整理したり意思決定をするために空間知識グラフを簡素化するんだ。

GNNは、地球データの分析や理解の仕方を変えてるよ。

AIモデルは都市計画家を手助けして、都市の熱を理解したり、住みやすさを改善したりするんだ。

衛星画像を使って、詳細な土地利用マッピングを通じて貧困の理解を深める。

TrajGPTはGPSデータを使って移動の予測を良くして、都市計画や公衆衛生の対応を向上させるよ。

スコットランクの重要性を分離可能なメトリック構造において探ってみてください。

新しいアプローチで、スマートな都市計画のための建物部分の識別が改善される。

新しい技術が低解像度の衛星画像を改善して、もっと鮮明で詳細に見えるようにしたよ。

UniTrajは、世界中の人間の動きのパターンを理解するための柔軟なソリューションを提供しているよ。

PIEViTは革新的な学習法でリモートセンシング画像解析を改善する。

UDCNetは、衛星画像の中の重要なオブジェクトを見つけるのを簡単にする。

OffLightは、混雑した都市での交通の流れを改善するためにスマート技術を使っているよ。

新しい方法で車の事故の際のメッセージ配信が改善される。

スパナーが複雑なグラフで接続を簡素化する方法を探ってみて。

XPointは、異なる画像を揃えて、より良い比較と分析を助けるよ。

冗長性が複雑な問題をどう簡単にするか学ぼう。