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Apresentando um método pra melhorar a precisão da simulação de tráfego com base na modelagem do comportamento humano.

Esse estudo destaca a importância das variáveis-alvo na modelagem do comportamento de veículos.

Apresentando um esquema de volume finito para leis de conservação escalares com mudanças abruptas.

Uma estrutura pra extrair padrões significativos de conjuntos de dados incertos e barulhentos.

Essa pesquisa aplica a antifragilidade pra melhorar a gestão do trânsito urbano durante as interrupções.

Um novo método melhora a segurança e a eficiência do trânsito através do controle de cruzeiro adaptativo.

O R T-LLM melhora a precisão da previsão de tráfego e explica suas previsões.

Um novo método melhora a previsão de movimento para veículos autônomos, focando na segurança e na incerteza.

Novos sistemas de chegada pra veículos voadores tão melhorando a eficiência e a segurança nas viagens pela cidade.

Analisando estratégias pra reduzir atrasos de ônibus e melhorar a experiência dos passageiros.

Um jeito econômico de monitorar a atenção do motorista usando câmeras do painel.

Os CAVs podem melhorar o fluxo de trânsito e a segurança através da comunicação e cooperação.

Um novo framework melhora o aprendizado por imitação em meio a sinais que mudam em sistemas multiagente.

Uma olhada em métodos para preencher lacunas em conjuntos de dados de séries temporais tensorial, focando nos dados de táxi de NYC.

Uma nova abordagem pra compartilhar dados de trajetória mantendo a privacidade do usuário.

Um novo modelo melhora a previsão da velocidade do tráfego através de análise causal e adaptação de dados.

Esse artigo fala sobre um sistema de faixas com pedágio para veículos autônomos e de alta ocupação.

Uma olhada na modelagem do fluxo de tráfego moderno usando novas abordagens e tecnologias.

Combinar GAI e MoE melhora a comunicação dos veículos, a segurança e a tomada de decisões.

A LPSim oferece simulação de tráfego rápida e em grande escala usando tecnologia avançada de GPU.

O framework TG-ODE melhora a análise de sistemas complexos com dados irregulares.

Estratégias inovadoras pra melhorar o fluxo de tráfego e reduzir o uso de combustível em rotatórias.

Um novo modelo melhora as previsões de tráfego para uma mobilidade urbana mais inteligente.

Um novo framework melhora a previsão de tráfego por meio de explicações contrafactuais pra uma tomada de decisão mais eficiente.

Um método para agentes aprenderem estratégias em jogos de campo médio com mínimo conhecimento prévio.

Um novo algoritmo melhora a segurança e a eficiência em veículos autônomos conectados.

Esse artigo explora maneiras de minimizar intervenções desnecessárias dos motoristas em veículos automatizados.

Analisando padrões de tráfego com dados agregados pra uma melhor gestão urbana.

Este artigo fala sobre um método distribuído para gerenciar o tráfego usando veículos conectados.

RoScenes oferece dados importantes pra melhorar a percepção nas estradas e a gestão do tráfego.

Um novo método combina modelos de tráfego pra ter uma visão melhor sobre o transporte.

Este artigo examina os métodos para criar veículos autônomos seguros.

Aprenda como os veículos podem se comunicar para aumentar a segurança e a eficiência nas estradas.

Uma nova abordagem pra melhorar os sistemas de trânsito focando na adaptabilidade.

O TimeMixer combina padrões de dados detalhados e amplos pra uma previsão mais precisa.

Um novo modelo de direção tá lidando com os desafios na tecnologia de direção autônoma.

Um olhar sobre como os modelos de estacionamento funcionam e evitam padrões de estacionamento de carros.

Pesquisas mostram que existem preconceitos nos sistemas de detecção de objetos que afetam a segurança em veículos autônomos.

Descubra como as cicloidais ajudam a modelar a sincronização em processos de várias áreas.

Explorando como os GMFGs modelam interações diversas entre agentes em sistemas complexos.