プロジェクトは、機械学習を使って電車の遅延コードの分類を自動化することを目指してる。
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最先端の科学をわかりやすく解説
プロジェクトは、機械学習を使って電車の遅延コードの分類を自動化することを目指してる。
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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。
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この記事では、乱流における反対制御を使って皮膚摩擦ドラッグを減らす方法について話してるよ。
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自律走行車サービスの最適化におけるAIの導入を探る。
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この記事では、ISACシステムにおけるアクティブRISの利点について探ります。
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新しい方法が、パラメータが変化する非線形システムの制御を向上させる。
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NYCの都市生活を改善するための足場のマッピングとモニタリング。
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自己運転車のナビゲーションを改善するためのDiffusion-ES技術の探求。
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eVTOL車両の可能性を探って、都市交通の課題を解決しようとしている。
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車両ネットワークでの電力管理をしながら情報更新を改善するためのフレームワーク。
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時刻表に頼らず、鉄道交差点の能力を評価する新しいアプローチ。
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新しいフィルタリング手法が様々なアプリケーションのための物体追跡を向上させてるよ。
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強化学習を使って車両ルーティングを最適化する新しいアプローチ。
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アクティブトランスポートでカーボン排出を減らすことで、健康と寿命が良くなるよ。
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ISACは、6G技術に進むにつれてIoTデバイスの効率を向上させる。
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スパナーやスタイナー点、そしてそれらがいろんな応用でどれだけ重要かの概要。
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新しい方法が、異なる場所での機械学習の公平性を向上させることを目指している。
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研究は、自動運転車の性能向上のためのスムーズな安全フィルターに焦点を当てている。
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高度なアルゴリズムが配送ルートの効率をどう改善するかを発見しよう。
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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。
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低所得国の若い女性の医療利用に影響を与える要因を調査中。
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AIモデルを使って都市部の個人モビリティ計画を改善する。
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新しい方法が自動運転車の物体認識と安全性を向上させてるよ。
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このモデルは通勤パターンの予測を改善して、より良い都市計画に役立つんだ。
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ドローンがラストマイルの配達を革命的に変えて、スピードと効率をアップさせてるよ。
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誤情報やノイズの中でシステムの精度を上げる方法。
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電力管理が電動モビリティの成長にどう影響してるか、AIの影響も見てるよ。
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制約のあるマルチプレイヤーシナリオでのエージェントのための新しい学習アルゴリズム。
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自転車に乗ることは、公共の健康を改善し、排出を減らすのに役立つよ。
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可用性とスループットがいろんなリソース管理シナリオにどう影響するか探ってみてね。
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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。
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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。
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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。
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新しい方法で自動運転車の物体検出の信頼性が向上しました。
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この研究は、高速列車の周りの流れのパターンを調べて、空力デザインを向上させることを目的にしてるよ。
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運動の原理、力、そしてそれらの実世界での応用を探ろう。
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センサーネットワークにおけるデータ収集効率を高める新しい方法。
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自動運転車が共用環境で歩行者にどう反応されるかを調べてる。
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AVがどのように感情を表現して、歩行者の安全と快適さを向上させるかを探る。
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スマートデジタルツインがディープラーニングを通じてさまざまな業界をどう変えているか探ってる。
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