交通 に関する最新の記事

新しいシステムがライドハイリングサービスの車両配車を改善する。

非局所保存法則が交通や群衆の動態にどんな影響を与えるかを学ぼう。

CooPreは、ラベル付けされていないデータを使って車両の認識を向上させ、安全な運転を実現するよ。

Q-ICVTメソッドは、LiDARとカメラデータを使って3Dオブジェクト検出を強化するよ。

研究によると、自動運転車のための変化する道路状況に対処する方法がわかる。

VALEは、二つの説明を通じてAI画像分類の理解を深める。

新しいモデルが、都市部が労働者と企業の相互作用を通じてどう進化するかを明らかにしてる。

新しいフレームワークは因果関係と不確実性を分析することで交通予測を改善する。

新しいアプローチが複数のエージェント間のコーディネーションを向上させる。

眠気検出方法は、運転、職場、医療において安全性を高める。

HOTレーンの効率改善と渋滞管理に関する研究。

新しい方法が地域の知識を取り入れて交通予測を向上させるんだ。

グラフの中心や重心を使って、公平なミーティングスポットの決め方を学ぼう。

LEO衛星は、いろんなアプリで位置精度を向上させるよ。

新しい方法は、ランダムさと柔軟性を通じて資源の分配を改善する。

加法スパナーとネットワーク接続を簡素化する役割についての考察。

都市配達環境における貨物自転車とバンのサービス時間の比較。

ChatSUMOは自然言語コマンドで交通シミュレーションを簡単にしてくれるよ。

新しい方法が自動運転レースカーの速度精度を向上させる。

サービス拒否攻撃は、自動運転車の安全性や性能にリスクをもたらす。

ロボットは今、新しいトレイ回転で不安定な物をもっと早く動かせるようになったよ。

ナビゲーション推薦システムの脆弱性を調べて、安全性を高める方法。

都市運転の体験を向上させるためのナビゲーション推薦の強化に関する研究。

ロンドンのタクシーのナビゲーションを支える頭脳について学ぼう。

自動運転車での安全性とコンプライアンスを向上させる生成AIの役割。

新しい方法が、都市の移動をより良くするための軌道回復の精度を高めるんだ。

新しいシステムが車両間のコミュニケーションを向上させて、交通管理を良くしようとしてるよ。

研究は、自動運転車における機械学習を動画データを使って強化する方法を取り上げている。

時系列データを分析することで、いろんな分野での意思決定がより良くなるんだ。

公衆の安全のためにAVテストデータを共有するメリットについて話そう。

この研究は、交通渋滞、ひび割れ検出、ヘルメットの遵守のためのVLMを評価してるよ。

センサー技術と通信技術を組み合わせて、より良いターゲット検出を目指す。

エッジベースのデータ管理を使って交通システムを強化する新しいアプローチ。

自動化システムが電車の診断を改善して、修理が早くなって遅延が減るんだ。

リアルタイムデータを使った交通の境界を特定するためのステップバイステップモデル。

新しい動画生成方法が自動運転車のトレーニングのリアリズムを向上させる。

O-ISACは、スマートなテクノロジーのためにコミュニケーションとセンシングを融合させるよ。

健康危機時の運送ドライバーのための効果的な戦略を検討する。

GNMapは、自律走行車のナビゲーションのためのHDマップ生成を強化する。

複数のマシンでタスクをスケジュールする複雑さを探って、最適な効率を追求しよう。