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Um novo método de GNN oferece avaliação mais rápida das políticas de trânsito para as cidades.

Combinando imagens de rua e de satélite pra uma resposta melhor a desastres.

Um novo modelo melhora as previsões de tráfego após acidentes pra uma gestão melhor.

Um novo sistema melhora o monitoramento e a gestão do trânsito nas cidades.

Estudando como veículos autônomos podem melhorar o fluxo de trânsito e reduzir a congestionamento.

Usando tecnologia inteligente pra melhorar o fluxo de trânsito em cidades que tão crescendo.

Este estudo apresenta um modelo de fluxo de trânsito que leva em conta veículos conectados e autônomos.

A mudança climática pode aumentar o risco do vírus do Nilo Ocidental no Reino Unido.

Um projeto tem como objetivo melhorar o tempo de resposta do corpo de bombeiros por meio de modelagem de dados.

Usando métodos baseados em dados pra prever o comportamento do sistema de esgoto durante chuvas fortes.

O HAPNet combina dados hiperespectrais e de SAR pra classificar a cobertura do solo de forma mais precisa.

Usando gráficos dinâmicos pra mostrar padrões na viagem de passageiros nas cidades.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a gestão de semáforos usando imagens reais e cenários diversos.

Um olhar sobre as conexões únicas entre pontos na geometria usando a distância parabólica de táxi.

O design da cidade afeta como diferentes grupos se encontram e se engajam.

Um novo sistema melhora a distribuição de veículos para serviços de carona.

Aprenda como as leis de conservação não locais impactam o trânsito e a dinâmica de multidões.

As CAPAs melhoram a comunicação sem fio com uma qualidade de sinal e cobertura melhores.

Um modelo foca no espaço dos veículos pra melhorar a gestão do trânsito.

O STGormer melhora as previsões de tráfego ao levar em conta o tempo e o espaço.

Um olhar sobre a gestão eficaz das faixas HOT para reduzir a congestão.

Uma visão completa sobre como entender os padrões de tráfego através de uma análise de dados complexa.

O DutyTTE melhora a estimativa do tempo de viagem levando em conta a incerteza nas previsões.

Um olhar sobre a equidade no acesso ao transporte urbano em meio a desafios crescentes.

Novos métodos melhoram o mapeamento de sinal de UAV em ambientes urbanos complexos.

Um novo modelo mostra como as áreas urbanas evoluem através das interações entre trabalhadores e empresas.

Explorando o impacto da aprendizagem auto-supervisionada na análise de dados geoespaciais.

Uma nova estrutura melhora as previsões de tráfego analisando relacionamentos causais e incertezas.

Um estudo sobre como melhorar a eficiência das faixas HOT e a gestão de congestionamentos.

Um novo modelo melhora as previsões de demanda de transporte analisando várias características urbanas.

Um novo método melhora as previsões de tráfego nas estradas ao integrar conhecimentos regionais.

Uma nova forma de prever melhor os movimentos humanos em áreas urbanas.

Um novo framework melhora as previsões ao combinar análise de dados espaciais e temporais.

Aprenda a determinar lugares justos para encontros usando centros de grafos e centróides.

Analisando o acesso ao transporte público para passageiros de baixa renda em Greater Boston.

Uma estrutura pra prever melhor o movimento humano usando aprendizado de máquina.

Comparando o tempo de serviço de bicicletas de carga e vans em entregas urbanas.

O Poly2Vec facilita a análise das relações espaciais entre diferentes formas.

O ChatSUMO facilita a simulação de tráfego com comandos em linguagem natural.

Um novo método melhora a precisão das previsões de tráfego através da decomposição de dados e redes neurais.