交通管理 に関する最新の記事

この記事では、車両編隊に対するDoS攻撃の影響について話してるよ。

リアルタイムデータを使った交通の境界を特定するためのステップバイステップモデル。

新しい方法が自動運転車と人間が運転する車の協力を向上させる。

デジタルツインを使ってラウンドアバウトの交通を最適化して、車両間のコミュニケーションを改善する。

FCWシステムの新しいアプローチは、運転手の注意を重視して安全性を向上させることに焦点を当てている。

交通モデルが道路管理をどう改善できるかを見てみよう。

多エージェント学習の新しい手法は、多様なエージェントの課題に取り組んでるよ。

変化するシステムでの意思決定を予測を使って改善する新しい方法。

新しい方法がクラスの不均衡に対処して道路資産の検出を強化する。

新しい方法で、似たユーザーの旅行ルートを見つけるスピードと関連性がアップしたよ。

新しい方法は、異常検知のために動画、音声、アルゴリズムを組み合わせる。

新しい方法が危険な状況で自動運転車の安全性を向上させる。

コネクテッドカーと自動運転車が日常の通勤や交通の流れにどう影響するか。

この記事では、プライバシー重視のデータ手法としてフェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングを使ったものについて話してるよ。

歩行者と車両の動きを数学モデルで分析して、より良い計画を立てる。

研究者たちは、高度な機械学習手法を使って車両の安全性を向上させている。

TITANは専門モデルを使って交通の流れ予測を革新して、より正確にしてるよ。

交通パターンが都市の輸送にどんな影響を与えるかの深堀り。

SPARQは自動運転車の安全監視を強化して、認識の失敗に対処してるんだ。

軌道分類と予測のための画像利用に関する研究。

時間論理が日常生活の技術にどう影響を与えているかを見てみよう。

車両プラトーンが交通安全と流れをどう改善できるかを検証する。

新しい方法が、遅れがあっても安全な車両プラトゥーニングを保証する。

パフォーマティブRLがゲームのダイナミクスやポリシーの安定性にどう影響するか探ってるんだ。

研究者たちは、模倣や学習を通じて自動運転車の教育に関する課題に取り組んでいる。

高度な技術と動的モデルを使って車両識別を改善する。

高度なAIモデルを使って交通の動きを予測する新しいアプローチ。

OffLightは、混雑した都市での交通の流れを改善するためにスマート技術を使っているよ。

新しい方法で車の事故の際のメッセージ配信が改善される。

テクノロジーがどうやって映像の異常を特定するのか学ぼう。

車両追跡と生存者バイアスの影響に関する研究。

データを使ってダカールの交通の流れと都市の移動を改善する。

UrbanDiTは、スマートデータ分析を使って都市の変化やダイナミクスを理解するのを助けるよ。

新しい手法が変化する都市環境での交通予測を向上させる。

UniFlowは、より良い都市の流れ予測のためにデータタイプを組み合わせるよ。

SSCDLがグラフ分析とデータ接続の理解をどう改善するかを見てみよう。

複雑なデータ関係を理解するためのツール。

混雑した状況での意思決定をどのようにミーンフィールドゲームがモデル化するかを学ぼう。

新しい方法が交通予測を改善し、渋滞を減らす。

交通管理を形作るモデルと法律を見てみよう。