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Métodos inovadores melhoram a compreensão do ambiente para veículos autônomos.

Novos métodos melhoram a comunicação dos veículos nas cidades, aumentando a segurança e a eficiência.

Este estudo destaca novos métodos para navegação eficiente de UAVs usando aprendizado por reforço profundo.

Novos métodos melhoram o mapeamento em ambientes em mudança para máquinas.

Novo método melhora a precisão da contagem de pessoas e a confiabilidade do modelo.

Explorando como os dados nos ajudam a entender sistemas dinâmicos e seus comportamentos.

A SurfaceAI usa imagens de ruas pra avaliar a qualidade do asfalto e garantir viagens mais seguras.

Lidando com os desafios de localização de instalações com preferências de usuários conhecidas e desconhecidas.

As cidades precisam adaptar os sistemas de transporte pra lidar com o aumento das enchentes por causa das mudanças climáticas.

Um método pra ter imagens de satélite mais claras direto dos dados brutos.

Combinando imagens do street view com dados pra analisar as fachadas dos prédios.

Um olhar sobre a planaridade agrupada e a saturação linear na representação de grafos.

Estudo revela insights sobre segurança no trânsito através de eventos quase-acidente em San Antonio.

Um olhar sobre como grupos de agentes se movem sem pressão.

Melhorando a eficiência e segurança na entrega com um planejamento de rotas avançado para veículos elétricos.

Uma nova abordagem pra prever indicadores socioeconômicos usando dados de LBSN.

Uma imersão no mundo dos mapas eletrônicos e suas aplicações.

Explorando a dinâmica de Policiais e Ladrões em grafos e suas implicações.

Os avanços da IA podem facilitar a avaliação de projetos de sustentabilidade urbana.

Analisando como fatores locais impactam a saúde nas comunidades.

O calor extremo influencia como as pessoas se movem e trabalham em países em desenvolvimento.

HeightMapNet melhora o mapeamento para carros autônomos, aumentando a precisão e os detalhes.

Um olhar sobre como as conexões em gráficos podem ser estruturadas e otimizadas.

Pesquisadores analisam o movimento do calor em prédios usando gráficos e métodos inovadores.

Explore Funções de Controle de Barreiras de Campo Médio para uma gestão de enxames mais segura.

Analisando o impacto do Monte Carlo Sequencial na justiça e confiabilidade do distritamento.

Células de grade simplificam grafos de conhecimento espacial pra uma melhor organização de dados e tomada de decisões.

As GNNs tão mudando a forma como a gente analisa e entende os dados da Terra.

Modelos de IA ajudam os planejadores urbanos a entender o calor nas cidades e a melhorar a qualidade de vida.

Usando imagens de satélite pra entender melhor a pobreza com mapeamento detalhado do uso da terra.

TrajGPT melhora as previsões de trajetos usando dados de GPS, ajudando no planejamento urbano e nas respostas de saúde pública.

Explore a importância da classificação de Scott em estruturas métricas separáveis.

Uma nova abordagem melhora a identificação de partes de edifícios para um planejamento urbano mais inteligente.

Uma nova técnica melhora imagens de satélite de baixa resolução pra ficarem mais nítidas e detalhadas.

A UniTraj oferece soluções adaptáveis pra entender os padrões de movimento humano ao redor do mundo.

O PIEViT melhora a análise de imagens de sensoriamento remoto com métodos de aprendizado inovadores.

UDCNet facilita a identificação de objetos chave em imagens de satélite.

OffLight usa tecnologia inteligente pra melhorar o fluxo de tráfego em cidades movimentadas.