交通 に関する最新の記事

ドローンを使った交通データは、道路の安全性と効率を向上させるんだ。

新しいマルチチャネル通信基準が道路の安全性と効率を向上させる。

研究は、接続された自動運転車両の安全な合流戦略に焦点を当てている。

チームオリエンテーリング問題のための効果的なルート戦略に関する研究。

新しいフレームワークが忙しい都市部でのコンテンツ配信を強化する。

コミュニケーション技術でSAMを使って画像伝送効率を高める革新的な方法。

ドーパミンは意思決定の戦略やリスクを取る行動に影響を与えるんだ。

新しいアルゴリズムが変化するネットワークで最短経路を効率的に更新するよ。

6G技術は、より速い通信と日常生活のための新しいアプリケーションを約束してるよ。

接続された車両環境におけるセマンティックコミュニケーションの役割を検討する。

確率的リセットが粒子の動きや相互作用にどう影響するかを調べる。

柔軟な予測モデルは、高速道路の合流で安全性と効率を高める。

新しい方法が、潜在的な脅威の中で接続された自動運転車の安全性を高める。

StreetSurfは、街の景色の標準画像から詳細な3Dモデルを作成するよ。

個人のプライバシーを守りながら、都市データの細かさを向上させること。

研究が、新しい情報に基づいて学習速度をどう調整するかを明らかにしたよ。

協調車両プラトーニングが道路の安全性と効率性をどう向上させるかを学ぼう。

この研究はリアルタイムの充電ステーション情報を使って電気自動車のルートを最適化してるよ。

新しい方法が電気自動車シェアリングシステムの管理を改善して、より良い顧客サービスを提供できるようになってるよ。

フラットランド3チャレンジは、列車のスケジュール管理と交通管理を改善することを目指している。

空間デジタルツインがリアルなシステムをどう改善するかの探求。

位置情報が移動手段の特定にどう役立つかについての研究。

新しい方法が現代の無線通信の信頼性とスピードを高めてるよ。

新しいモデルがデータのギャップや変わる道路ネットワークの中で交通予測を向上させるよ。

新しいフレームワークが人間の動きのパターンのモデリングを改善するよ。

新しい方法で、自動運転車の安全性と快適性が予測モデルを通じて向上するんだ。

SwinRDMは機械学習技術を使って高解像度の天気予測を提供してるよ。

この記事では、プレイヤーが混雑ゲームで限られたリソースをどう競い合うかを探っているよ。

新しい方法が地図の精度を高めて、自動運転をもっと安全にするんだ。

量子コンピュータを使ってEVインフラを改善する方法を探る。

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。

ドローンスウォームは、いろんな産業で重い荷物を運ぶ効率的なソリューションを提供するよ。

木の中の点群の最適な接続戦略を探る。

この記事では、さまざまなアプリケーションにおける複雑な多体システムの同期の課題を探るよ。

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。

車両ルーティングの効率のための大規模データセットと高度なアルゴリズム。

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。

安全な自動運転技術のためのリスク分析手法を検討中。

新しいシステムがLiDARとカメラデータを使ってオフロード車両の地形評価を向上させるよ。

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。