都市計画 に関する最新の記事

STDDEモデルは、遅延や継続的な変化を取り入れることで交通予測を強化するよ。

特定のエリアをカバーする効率的な曲線を見つける研究。

DroneCASTは、ドローンの都市空間での移動におけるコミュニケーションを強化することを目指しているよ。

公正で効率的な電動バスの充電インフラ計画のモデル。

地理空間データを使って、AIエージェントがリアルな環境とやり取りするためのプラットフォーム。

研究者たちが、ポイントで確率測度を表現するためのより良い方法を明らかにした。

RUMBoostは、旅行選択の予測を改善するためにユーティリティモデルと機械学習を融合させてるよ。

自動運転車シナリオでの安全性を向上させるための歩行者行動に関する研究。

マラガで自転車を促進するための自転車ステーションの理想的な場所を特定した研究があるよ。

デジタルツイン技術を使って、モビリティプロファイリングを通じて都市交通を改善する。

自律走行車サービスの最適化におけるAIの導入を探る。

新しいアルゴリズムが複雑な最適化シナリオでの問題解決効率を向上させる。

都市ナレッジグラフの作成を自動化する新しいフレームワーク。

この記事では、プライバシーを守りながらバスの速度を推定する方法について説明しています。

高度な技術を使って、さまざまな環境で音を可視化したり予測したりする方法。

スライムモールドの行動が現実のアプリケーションでネットワーク効率をどう改善するかを探る。

シミュレーターが都市交通の課題と解決策を明らかにする。

複数の安定した状態が都市の人口や市場のダイナミクスにどう影響するかを探ろう。

地理空間データ分析の複雑さと解決策を理解する。

推論を使ってリアルな移動データを生成する新しいフレームワーク。

新しい手法が事前定義されたドメインなしで衛星画像の適応を強化する。

ランダムな線の形状に関する研究と、それがいろんな分野に与える影響。

位置ベースの人口統計の精度を改善するための解決策を調べてる。

新しい手法が限られたデータでのバーチャルセンシングの予測を向上させる。

ディープラーニングを使った、より早くて良いラジオ環境マップ予測の新しい方法。

自動運転車が交通の流れを維持しながら、道路の安全性をどう向上できるか調べてるよ。

周りの環境とメンタルウェルビーイングの関係を考察する。

災害後の回復戦略を理解することは、コミュニティにとってめっちゃ重要だよ。

研究は、空間知識を使って方向を伝える幅広い方法を明らかにしている。

新しい方法でLiDARとカメラデータの整合性が向上し、より良い3Dモデルが作れるようになったよ。

研究によると、中央イタリアのロックダウン中に空気の質が変化したんだって。

NARUTOはリアルタイム3D環境モデリングのためにニューラル技術を使ってるよ。

接続されたパーティションは、いろんな分野でリソースの割り当てを最適化するのに役立つよ。

新しい方法が、さまざまな衛星画像での道路セグメンテーション精度を高める。

この方法は、ストリートビューに対する公共の認識を集めることで都市研究を改善する。

新しいフレームワークが、離散選択モデルの不確実性を解決して、より良い予測を可能にするよ。

新しいフレームワークが、自律走行車の複雑な環境での物体認識を向上させる。

革新的な空間技術を使って交通予測を改善するモデルを紹介するよ。

UXsimは、交通管理やシミュレーションに関する洞察を提供します。

指定されたエリアをランダムな点で効果的にカバーする方法を検討している。