交通 に関する最新の記事

インターステート24での車両追跡のためのビデオとGPSデータを組み合わせたシステム。

複雑な環境におけるトラッキング技術とその課題の概要。

自己運転車をもっと学習して交通ルールを守らせる方法。

この記事は、交通管理における機械学習の利用について話してるよ。

新しい方法が悪天候時の物体検出を強化して、安全な技術を実現してるよ。

この記事では、自動運転車のタスクオフロードを改善するための新しい方法について話してるよ。

効果的な車両導入のための水素供給と需要をバランスさせる方法。

ネットワークを通じてリソースを効率よく移動させる方法を学ぼう。

CRAMPを紹介するよ、混雑した環境でエージェントのナビゲーションを改善する方法なんだ。

言語モデルが自動運転車のコミュニケーションや意思決定をどう向上させるか探ってる。

新しい方法がドローンと地上車両の協調を改善して、長時間の動作を可能にする。

地域における土地利用と歩行の関係を調べる。

歴史的な情報がない都市での都市フローデータを生成する新しい方法。

新しいアプローチで、クラスタリング手法を使って重なり合った動くターゲットの追跡が向上した。

航空機の安全性と効率を確保するために、通信システムがどのように機能しているかを探ってみて。

新しい方法がラホールの効率的な配送のための物流ハブの配置を改善する。

自動運転車と人間が運転する車両の交通の流れを改善するための制御方法を調査中。

LLM-Mobフレームワークは、人間の移動パターンの予測精度を向上させるよ。

コラボでHGVの利用効率を上げると、炭素排出量をかなり減らせるよ。

新しいフレームワークSurrealDriverが都市環境でのドライバーエージェントシミュレーションを改善する。

新しいシステムが道路工事中のAV意思決定を向上させる。

自動運転車の倫理における価値観が意思決定にどう影響するかを調べる。

物体検出技術とキャリブレーションを組み合わせることで、精度と信頼性が向上するよ。

新しい方法が混雑した都市の運河でのASVナビゲーションを向上させる。

新しい手法が革新的なマスキング技術を使って多変量時系列予測を改善する。

複数のエージェントを安全なフォーメーションと衝突回避のために管理する方法。

UAVシステムにおける深層強化学習の統合によるパフォーマンスと安全性の向上についての考察。

研究は、運転手と乗客の間での動揺病の違いやその個人差についての洞察を提供している。

新しい方法で、自動運転車がLiDARを使って物体を検出するのが改善されたよ。

新しい方法が複雑な環境でのモバイル位置特定の精度を向上させる。

PyVRPは複雑な車両ルーティングの課題に効率的な解決策を提供するよ。

歩行やサイクリングが、より健康的な都市のために都市交通を変えているよ。

接続された自動運転車に必要なデジタルインフラを調べる。

ライドハイリングの不平等を解消するために、需要予測と車両配分を改善する。

AV同士で知識を共有すると、いろんな運転状況に適応する能力がアップするよ。

新しいシステムがあって、単一のマシンで時間的グラフを超高速で処理できるようになったよ。

アウトブレイク中のエボラの広がりに対する交通の影響を調べる。

この記事では、電動バスの運行と充電戦略の改善について話してるよ。

ドローンとトラックが配達方法を効率的に変えてる様子を調べてる。

トラックの配送効率を高めるために深層強化学習を活用する。