交通管理 に関する最新の記事

自動運転車の道路安全向上のための大規模言語モデルの評価。

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。

ハイパーグラフを使った新しいアプローチが、いろんな環境でのエージェントの軌道予測を改善する。

データを活用して、都市の交差点での交通の流れと安全性を向上させる方法。

新しいフレームワークが文脈データを使って交通速度予測を向上させるよ。

SceneMotionはエージェントの相互作用を考慮することで自動運転車の予測を向上させる。

混雑を減らすための高占有車両専用レーンの最適化についての考察。

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。

新しいモデルはセンサーデータにあまり依存せずに交通の流れを予測するんだ。

SOD-YOLOv8は、高度な技術を使って交通シーンで小さな物体の検出を改善するよ。

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。

道路安全を向上させるための多様な運転パターンを分類するフレームワーク。

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。

研究は、反復法を使ってUNCC近くの交通パターンと渋滞を明らかにしている。

新しい方法がグラフカットを使って交通センサーの位置効率を向上させる。

自動運転車用の新しいスピードコントローラーが交通管理を改善する。

熱帯行列が動的システムとその安定性を理解する上での役割を探求しよう。

スイッチドシステムがどう動くかと、そのいろんなアプリケーションでの重要性を探ってるよ。

新しいGNN方法が、都市の交通政策の評価をより早く行えるようにしてくれるよ。

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。

新しいシステムが都市の交通監視と管理を強化するよ。

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。

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。

V2X通信が道路の安全性と交通管理をどう変えるかを発見しよう。

急激な変化に影響されるスカラー保存則の複雑さを調査する。

新しいデータセットは、リアルな画像と多様なシナリオを使って交通信号の管理を改善することを目指してるよ。

モデルは交通管理を改善するために車両スペースに焦点を当てている。

STGormerは、時間と空間を考慮して交通予測を強化するよ。

システムの安定性を確保しつつ、効率的にジョブをルーティングする新しい方法。

混雑を減らすためのHOTレーンの効果的な管理についての考察。

複雑なデータ分析を通じて交通パターンを理解する総合的な視点。

この研究では、いろんな条件下でのさまざまな車両タイプを特定するために、異なるYOLOv5モデルを比較してるよ。

HOTレーンの効率改善と渋滞管理に関する研究。

新しい方法が地域の知識を取り入れて交通予測を向上させるんだ。

新しい方法がデータ分解とニューラルネットワークを使って交通予測の精度を向上させる。

新しいトレーニング方法が合成データと実世界データを使って3Dオブジェクト検出を強化する。

混雑ゲームにおける成果をどうやってコラボレーションで改善できるかを探る。

TempoKGATは、時間に敏感な方法を使って動的な関係の予測精度を向上させる。

都市運転の体験を向上させるためのナビゲーション推薦の強化に関する研究。