交通 に関する最新の記事

現実の制約を組み込んで交通効率を改善する新しい方法。

混雑したエリアでロボットの動きを改善するための、意思決定を分ける方法。

新しい方法がモバイルデバイスや電気自動車のワイヤレス充電を改善しようとしてるよ。

不確実なネットワーク条件下での堅牢な最短経路問題を見てみる。

プライバシーを守りつつ運転データを活用する革新的なアプローチ。

新しいモデルが短期的な降雨予測の精度を向上させる。

自動運転車が交通の行動や管理をどう変えてるか。

ADVENTはVANETでの攻撃を検出して、効率的なリアルタイム監視でより安全な交通を実現するんだ。

SpecSTGは、空間データと時間データを統合することで交通予測を改善するんだ。

リアルタイム車両タスク割り当ての効率性と公平性を調査中。

ハイブリッドアルゴリズムは、クラシックと量子コンピューティングを組み合わせて、鉄道 dispatching の効率を向上させる。

時間帯の割り当てとそれが電車の競争に与える影響を見てみよう。

量子コンピューティングが環境に優しい艦隊の移行をどう助けるかを学ぼう。

新しいディープラーニングモデルが航空会社の乗客交通予測を改善したよ。

電動ライドハイリングのドライバーがピックアップと充電の決定をどう管理しているかを調査中。

現代のネットワーク最適化のためのダイグチナメクジからの教訓を探る。

車両のコミュニケーションシステムを改善して、道路の安全性と効率を高める。

新しいモデルが交通の流れと移動時間の推定精度と適応性を向上させたよ。

調査によると、交通におけるAIの効率性と公平性について意見が分かれている。

ファウンデーションモデルは、自動運転技術の未来を変えてるね。

STDDEモデルは、遅延や継続的な変化を取り入れることで交通予測を強化するよ。

ブラジルで感染症を早期に検出するために交通データを活用する。

特定のエリアをカバーする効率的な曲線を見つける研究。

DroneCASTは、ドローンの都市空間での移動におけるコミュニケーションを強化することを目指しているよ。

さまざまな分野での時系列データ分析にLLMを使うことを探ってるよ。

RUMBoostは、旅行選択の予測を改善するためにユーティリティモデルと機械学習を融合させてるよ。

データ分析と外れ値管理のためのスプライン近似の実用ガイド。

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。

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。

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。

自律走行車サービスの最適化におけるAIの導入を探る。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。