研究が、さまざまな境界条件下での平均場ゲームに関する重要な発見を明らかにした。
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都市交差点のための現代的な制御方法で交通の流れを改善する。
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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。
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AutoGraphは交通データを使ってレーンの推定を行い、手動入力への依存を減らしてるよ。
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接続された車両の道路安全における通信プロトコルの役割を評価する。
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O-RANとV2Xの統合を検討して、車両通信を改善する。
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運転手の視線推定方法とそれが安全に与える影響を詳しく見てみよう。
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新しいモデルが遅れた情報に基づいて複数のエージェントの意思決定を向上させる。
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CongestEXPを紹介するよ、共有リソースのシナリオでプレイヤーの意思決定を改善するアルゴリズムだ。
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新しいアルゴリズムが車両の安全性を向上させ、サイバー攻撃を効果的に検出する。
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AGC-netは、コンテキストと適応性を活かして交通予測を改善する。
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ドライバーの行動とV2V技術が道路安全に与える影響を調査中。
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人間のフィードバックを使って強化学習の公平性を改善する新しいアプローチ。
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新しい機械学習の手法が交通モデルの精度と効率を向上させてるよ。
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新しいフレームワークが都市空輸の安全性と効率を向上させる。
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新しい方法で、大規模言語モデルの更新と使い方が改善されたよ。
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この研究は、二クラスの交通モデルを使って車両の相互作用を調査してるよ。
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新しい方法でナンバープレート認識システムの精度が向上してる。
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バイレベル最適化が交通管理と計画をどう改善するかを見てみよう。
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大規模データセットで似たような移動パスをグループ化する新しいアルゴリズム。
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テクノロジーが交通事故を減らして道路安全を向上させる方法を調べてるよ。
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新しい方法で、ドライバーの運転の仕方がどう違うかがわかるようになったよ。
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共有ネットワークでパケットロスを最小限に抑えるためのデータルーティング戦略を分析中。
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安全運転のためのLPVMPCとNMPCの見通し。
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スカラー保存則が交通流分析にどう適用されるかを探る。
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研究がソウルの交通データを使って渋滞の動態を明らかにした。
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非局所モデルが交差点の交通管理をどのように向上させるかに関する研究。
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