都市計画 に関する最新の記事

適応技術を使って交通事故の可能性を見積もる方法を探る。

GeoAgentは、セグメンテーションのためにパッチサイズを調整することで、画像分析の精度を向上させるよ。

都市の街路ネットワークで誤解を招く形を特定する方法。

新しいデータセットと手法がファサードの解析精度と効率を向上させた。

研究者たちは、AV（自動運転車）と人間のドライバーが交差点での対立をどう管理するかを分析している。

グラフ理論で最短経路を見つけることの概要、特に奇数経路に焦点を当てる。

ロボットの動きやナビゲーションを良くするために、いろんなデータソースを組み合わせる。

データ分析における時空間モデルの考察。

新しいモデルが都市用途のために単一画像からの高さ推定を改善した。

充電ステーションの効果的な配置は、電気自動車の普及を促し、排出を減らすんだ。

APNetは航空画像とポイントクラウドを組み合わせて、より良い都市分析を実現するんだ。

歩行やサイクリングが、より健康的な都市のために都市交通を変えているよ。

接続された自動運転車に必要なデジタルインフラを調べる。

スマートフォンデータを使って自宅の位置を特定するための様々なアルゴリズムを比較した研究。

ライドハイリングの不平等を解消するために、需要予測と車両配分を改善する。

この研究は、ディープラーニングを使った土地利用と被覆のモデル化の新しい方法を提案してるよ。

この記事では、電動バスの運行と充電戦略の改善について話してるよ。

新しいモデルがリモートセンシング画像の変化検出を改善する。

新しいモデルが混雑した場所で自動運転車が歩行者の動きを予測する方法を改善するよ。

現実の制約を組み込んで交通効率を改善する新しい方法。

新しいシステムがラジオゾーン内のモバイル送信機の管理を強化するよ。

大きな3D環境を効率的にセグメンテーションする新しい方法。

新しいモデルがオンボードカメラを使ってリアルタイムのHDマップ作成を改善したよ。

自動運転車が交通の行動や管理をどう変えてるか。

この記事では、都市の交通の流れを改善するためにHOTレーンを利用することについて話してるよ。

SpecSTGは、空間データと時間データを統合することで交通予測を改善するんだ。

正確な位置データなしで車がどう動けるかを調べてる。

新しいアプローチは、都市シーン生成のために、拡散モデルとニューラルレンダリングを組み合わせている。

広告効果を最大化するビルボードのスロット選びガイド。

ジニ指数と不平等評価における役割についての考察。

新しい方法がマルチスペクトルデータを使って空撮画像の物体カウントを改善する。

電気ネットワークを最適化するためのクラスタリング手法とその応用についての考察。

最近の研究では、過剰加速が交通渋滞を引き起こす原因として、ドライバーの反応よりも大きいことがわかった。

この論文では、効率的なアパート建設のためのAI手法を紹介してるよ。

研究者たちは、都市部での歩行者検出を改善するための音声センサーテクノロジーを探っている。

新しい方法で、ネットワークの変化に合わせてPageRankの更新がスムーズになったよ。

新しいモデルが交通の流れと移動時間の推定精度と適応性を向上させたよ。

この記事では、ポリゴン内のポイントをカバーする最小の円形エリアを見つける方法について話します。

点過程とトポロジーにおける臨界面との関係を探る。

ビルボード広告スペースで後悔を最小限に抑える方法を学ぼう。