輸送システム に関する最新の記事

革新的な空間技術を使って交通予測を改善するモデルを紹介するよ。

グループ中心性メトリクスがネットワーク分析や理解をどう変えるかを探る。

研究では、相互接続されたeHMIが自動運転車と歩行者のコミュニケーションをどう改善できるかを探っている。

D-DUIOは、動的システム全体でデータ駆動型アプローチを使って状態推定を改善する。

グラフ信号処理とその現代データ分析への影響を見てみよう。

CLAPは機械学習を強化して、以前の知識の保持を改善するんだ。

有向グラフとその中の最小パスの重要性を見てみよう。

ジオデシックセンター問題とその影響についての深掘り。

CAVはコミュニケーションと協力を通じて交通の流れと安全を改善できるよ。

研究は、障害があっても接続を保つネットワークを作ることを目指している。

新しい手法が進化するネットワークの異常なパターンを特定して、異常検知を強化するんだ。

有向グラフで強い接続性を保つためのパーティショニングの方法を見てみよう。

拡散モデルがさまざまな分野で時系列データ解析をどう向上させるか学んでみて。

新しい方法が自律走行車の高次元到達性の安全性を向上させる。

新しい技術がインフラの監視の安全性と効率を向上させてる。

成長する都市での交通流予測を改善するための新しい枠組み。

この研究は、都市交通を効率的に管理する新しい方法を提案してるよ。

新しい手法が交通モデルを組み合わせて、より良い交通の洞察を提供する。

研究によると、道路ネットワークや人口統計が都市の交通手段のシェアにどう影響するかが明らかになった。

車両がどうやってコミュニケーションをとって、安全性や効率を高めるかを学ぼう。

適応性に注目して交通システムを改善する新しいアプローチ。

エッジの重要性を分析すると、いろんなネットワークシステムでのコミュニケーションが全体的に良くなるよ。

人の動きを分析すると、都市計画や交通システムが改善できるよ。

この論文は、テクノロジーが都市の交通手段をどう改善できるかを考察してるよ。

無線システムにおける再構成可能なインテリジェントサーフェスのデザインと可能性を探る。

新しい方法が動的グラフの長距離依存性の理解を向上させる。

都市での効率的な荷物配送のために地下貨物システムを探ってる。

この記事では、交通渋滞の原因とその管理戦略について考察してるよ。

交通事故を予測して道路安全を向上させるための機械学習手法のレビュー。

この記事では、交通路線計画の重要な要素とその重要性について探ります。

ユーザーの行動を分析して、都市の公共交通システムを改善する。

故障があるネットワーク内での経路を見つける新しい方法。

この研究は、都市環境におけるロンドンのタクシー運転手のルート計画戦略を調べてるよ。

遅延ドップラー整合変調は、高速データ伝送の信頼性を高めるんだ。

都市部の交通ルーティングを改善して混雑を減らすための新しいアプローチ。

ST-Mambaは、限られた車両データを使って交通流の推定を改善する。

新しい方法は、効果的な物体検出のために1つのカメラを使うよ。

この研究は、モバイルGPSデータ分析を使って停車位置の検出を強化するものだよ。

新しい方法が予測できない障害物に対する自動運転車の安全性を向上させてるよ。

旅行データをうまく扱うための革新的な方法で、より良い都市の移動を実現しよう。