革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
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最先端の科学をわかりやすく解説
革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
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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。
George N. Katsaros, Konstantinos Nikitopoulos
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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。
Federica Tonti, Jean Rabault, Ricardo Vinuesa
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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。
Qi Zhang, He Wang, Ru Li
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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。
Qiming Wu
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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。
Tyrus Berry, Suddhasattwa Das
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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。
Alexandra Kapp, Edith Hoffmann, Esther Weigmann
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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。
Gennaro Auricchio, Jie Zhang
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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。
Miguel Costa, Morten W. Petersen, Arthur Vandervoort
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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。
Michael Sprintson, Rama Chellappa, Cheng Peng
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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。
Zongrong Li, Yunlei Su, Chenyuan Zhu
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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。
Giordano Da Lozzo, Robert Ganian, Siddharth Gupta
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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。
Xinyu Li, Dayong, Wu
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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。
Szymon Cygan, Grzegorz Karch
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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。
Prateek Agarwal, Debojjal Bagchi, Tarun Rambha
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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。
Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu
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電子地図の世界とその活用についての深い探求。
Wentao Zhang, Jingyuan Wang, Yifan Yang
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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。
Prosenjit Bose, Jean-Lou De Carufel, Anil Maheshwari
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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。
Luc Jonveaux
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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。
Rochelle Holm, L. Anderson, C. Black
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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。
Andrew Renninger, Olena Holubowska
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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。
Wenzhao Qiu, Shanmin Pang, Hao zhang
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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。
Aditya Bandekar, Péter Csikvári, Benjamin Mascuch
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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。
Patrick Erik Bradley, Angel Alfredo Moran Ledezma
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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。
Samy Wu Fung, Levon Nurbekyan
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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。
Sarah Cannon, Daryl DeFord, Moon Duchin
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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。
Amin Anjomshoaa, Hannah Schuster, Axel Polleres
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GNNは、地球データの分析や理解の仕方を変えてるよ。
Shan Zhao, Zhaiyu Chen, Zhitong Xiong
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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。
Iñigo Delgado-Enales, Joshua Lizundia-Loiola, Patricia Molina-Costa
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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。
Mohammad Kakooei, James Bailie, Albin Söderberg
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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。
Shang-Ling Hsu, Emmanuel Tung, John Krumm
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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。
Diego Bejarano
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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。
Olaf Wysocki, Yue Tan, Thomas Froech
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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。
Zhihui Zhang, Jinhui Pang, Jianan Li
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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。
Yuanshao Zhu, James Jianqiao Yu, Xiangyu Zhao
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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。
Kaixuan Lu, Ruiqian Zhang, Xiao Huang
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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。
Yanguang Sun, Jian Yang, Lei Luo
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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。
Rohit Bokade, Xiaoning Jin
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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。
Chengkun Ye, Milena Radenkovic
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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。
Reyan Ahmed, Debajyoti Mondal, Rahnuma Islam Nishat
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