都市計画 に関する最新の記事

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。

極端な出来事についての見解と、それに対する準備方法。

新しいシステムは、赤信号違反を減らして交通安全を向上させることを目指している。

ImageRAGで複雑な衛星画像の分析がめっちゃ簡単になるよ。

この記事では、空間データを整合させることの課題と重要性について話してるよ。

公共交通で効率と公平性を両立させるモデル。

車両追跡と生存者バイアスの影響に関する研究。

オゾンの二重性とその健康や環境への影響を理解すること。

データを使ってダカールの交通の流れと都市の移動を改善する。

大きな言語モデルは社会のバイアスを反映してて、重要な決定に影響を与えてる。

UrbanDiTは、スマートデータ分析を使って都市の変化やダイナミクスを理解するのを助けるよ。

列車の運休中に公共交通をよりスマートにするアプローチが、アクセスの向上に繋がる。

UniFlowは、より良い都市の流れ予測のためにデータタイプを組み合わせるよ。

ドローンは賢い意思決定と効率的な計画で捜索救助活動を強化するんだ。

CVGLが地上と衛星画像をつなげて、正確な位置特定をどう実現してるか学ぼう。

モバイル交通データを使って効果的な都市地域の埋め込みを作る。

自律走行車がスマート技術で交通をどう変えてるか見てみよう。

メキシコシティのオゾン濃度と空気の質の問題を調査中。

新しい方法は、衛星画像を使って子供の貧困をもっと正確に評価するんだ。