都市計画 に関する最新の記事

この記事では、最適な観測経路を見つける上での課題と解決策について探ります。

今日の社会におけるモビリティデータの重要性とその応用を探る。

都市の settlements の取り決めを調べると、ハイパーユニフォーム性が都市計画で果たす役割が見えてくる。

シカゴのタクシー利用の研究が、地域のつながりや移動の傾向を明らかにしている。

新しい方法がSAR画像の凹凸推定を向上させて、より良い分析ができるようになったよ。

非局所保存法則の研究が交通や群衆の挙動のシミュレーションを改善する。

車とバイクが交通の流れでどうやって絡むかを調べてる。

革新的な方法が地元の健康計画で国勢調査データをより効果的に活用するのに役立ってる。

この研究はインドの都市化の課題と交通の予測モデルを調べてるよ。

UAVの位置の変化が通信の質と信頼性にどう影響するかを調べてる。

STEF-DHNetは、より良いサービスと効率のためにライド需要予測を改善するよ。

AutoGraphは交通データを使ってレーンの推定を行い、手動入力への依存を減らしてるよ。

PANetを紹介するよ、LiDARセグメンテーションを改善する新しいアプローチだ。

リモートセンシング画像セグメンテーションを改善するSAMの役割を探る。

この記事では、スプリットカットを通じて定期的な時間割を改善する新しい方法を検討しています。

ResUNetFormerは、航空画像からの道路抽出を強化し、主要な課題に対処しているよ。

交通予測の精度を向上させるためにDSTCGCNを導入！

新しいアプローチで先進的なグラフ技術を使って交通の流れ予測を改善するんだ。

新しい方法が、コミュニティデータを使って3D都市モデルの建物の高さを推定してるよ。

交通の問題が医療サービスへのアクセスを大きく妨げて、全体的な健康結果に影響を与えてる。

AGC-netは、コンテキストと適応性を活かして交通予測を改善する。

グラフのコードとそのさまざまな分野での役割について。

研究者は携帯データと高度なモデルを使って、人間の動きのパターンを時間をかけて分析している。

この研究は、好ましい施設と好ましくない施設の位置を最適化する。

この研究は、3Dの建物を効果的に分類してセグメント化することに焦点を当てている。

適応的ストッププーリングは、ライドシェアの効率とユーザー体験を向上させることができる。

効率的なドローンデータ収集のための革新的なバッグ・オブ・ビューズメソッドを発見しよう。

交通安全と効率を向上させるための接続された自動運転車のモデル。

軌道予測が自動運転車の安全運転をどう確保するかを学ぼう。

定期的な点検プランで高額な下水管の故障や健康リスクを防げるよ。

新しい機械学習の手法が交通モデルの精度と効率を向上させてるよ。

革新的なインフラが混雑した都市の交差点での安全性を向上させる。

IMPTCデータセットは、安全な自動運転車のナビゲーションに必要な重要なデータをキャプチャしてるよ。

接続された交通技術のサイバーセキュリティ課題に対処する。

cjdbは、PostgreSQLに3D都市モデルを簡単に保存する方法を提供しているよ。

さまざまな分野でドキュメント画像の変化を特定する方法を調査中。

評価的表現が意思決定プロセスをどう明確にするかを学ぼう。

ガレージの効率的な駐車管理のための貪欲アルゴリズムを分析する。

この研究では、5Gがマルチパス信号を使って屋内位置決定の精度をどう向上させるかを調べてるよ。

気候変動が都市部での水と電気の需要を変えてるよ。