交通 に関する最新の記事

継続的な学習が人工知能とその応用をどのように変えているかを発見しよう。

この研究は、交通からの騒音がうつ病率に与える影響を明らかにしている。

新しい手法が降水予測の精度を向上させて、より良い意思決定を可能にする。

TransRxは、車両とネットワーク間のコミュニケーションを強化して、安全な運転を実現します。

道路ネットワークへのGPSデータマッチングを改善する研究。

大規模言語モデルが自動運転技術をどう変えてるか探ってるんだ。

ハイブリッドシステムを特定するためのリアルタイム技術を見てみよう。

この研究は、ライドシェア業界におけるドライバーの収入とライダーの料金の公平性を調べている。

OpenUASは、日本の主要都市における都市エリアの利用状況を詳しく見ることができるよ。

機械学習とメタヒューリスティクスを組み合わせて、より良い車両ルーティングソリューションを得る。

パークアンドライドが渋滞と排出を減らす方法に関する研究。

視覚と言語のモデルを使って、都市マッピングの精度とアクセス性を向上させる。

混雑した鉄道システムの列車遅延を視覚化して理解する方法。

この記事では、データとテクノロジーがフライトの遅延を予測するのにどう役立つかを考察してるよ。

RISが通信システムを効率よくカバーする方法を学ぼう。

今日、テクノロジーが様々な分野をどう形作っているかの概要。

この記事では、車両が協力して交通の流れを改善する方法について考察してるよ。

新しい方法がAIにランドマークを使って都市をナビゲートすることを教えてるんだ、段階的な指示なしでね。

新しいアプローチが自転車シェアリングシステムの効率と管理を改善してるよ。

新しい圧縮技術が自律走行車のデータ処理を改善してるよ。

乗客のデータを守りながらタクシー需要を予測するシステム。

革新的な方法は、賑やかな都市の駐車管理を改善することを目指している。

複雑なゲーム環境で情報圧縮が意思決定をどう助けるかについての考察。

PM-DMNetは、高度な技術を使って交通予測の精度と効率を向上させるよ。

効率的な車両ルーティングとスケジューリング方法で、時間通りの配送を実現。

NIRVARは複雑な時系列をネットワークとして分析して、いろんな分野で予測精度を高めるんだ。

可用性と容量が粒子の動きにどう影響するかを調べてる。

新しいLiDARシステムは、さまざまな用途に対して精度と速度を向上させる。

SpbTrackは、安全性とプライバシーを向上させるためにLiDARトラッキングを改善するよ。

新しい手法で自動運転車のレーン検出精度が向上。

研究が引き継ぎプロセスが列車の通信効率にどう影響するかを明らかにした。

新しいモデルが事故後の交通予測を改善して、より良い管理ができるようになったよ。

自動運転車が交通の流れを良くして渋滞を減らす方法を勉強中。

成長する都市で交通の流れを最適化するためにスマートテクノロジーを使う。

この研究は、接続された自動運転車を考慮した交通流モデルを紹介している。

新しいアプローチが信号機の管理を改善し、渋滞を減らして流れを良くする。

信頼性のあるHAV開発のための交通シーケンスチャートの分析。

新しいデータセットが夜間運転シーンでのカメラ性能を向上させる。

効果的なコミュニケーションは自動運転車への信頼の鍵だよ。

自動運転車における説明の具体性が乗客の安全と不安にどう影響するか。