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Este estudo investiga interações entre veículos usando um modelo de tráfego de duas classes.

Essa pesquisa foca em melhorar o zoom de vídeos usando pares de vídeos do mundo real.

Um novo método pra analisar as fraquezas da infraestrutura urbana e melhorar a resiliência da cidade.

Um olhar sobre como a otimização em dois níveis melhora a gestão e o planejamento de tráfego.

Um novo algoritmo para agrupar trajetórias de movimento semelhantes em grandes conjuntos de dados.

Algoritmos eficazes para o posicionamento ideal de instalações em distribuições contínuas de clientes.

Analisando estratégias de recuperação após o furacão Harvey usando modelagem baseada em agentes.

Descubra o papel do UANet em melhorar a precisão da extração de edifícios.

A FSLens usa visualização de dados pra otimizar a localização das estações de bombeiros e melhorar a segurança da comunidade.

Esse artigo fala sobre uma nova forma de planejar viagens em redes de transporte público.

Apresentando o STZINB-GNN, um modelo melhor pra prever acidentes de trânsito e incertezas.

Uma nova forma de melhorar a comunicação entre veículos e a segurança dos dados.

O estudo analisa como os ambientes de ciclismo influenciam as percepções de segurança e os hábitos de pedalar.

A tecnologia Lens-MIMO melhora o posicionamento de veículos para aplicações de direção mais seguras.

HUTFormer melhora as previsões de tráfego ao combinar dados em múltiplas escalas e técnicas de modelagem avançadas.

O SIP equilibra a troca de dados e a privacidade para aplicativos em tempo real.

Dados de movimento anônimos mostram como as pessoas se comportam nas cidades.

Um novo método melhora as previsões dos caminhos de agentes em movimento no transporte.

Este estudo foca em identificar caminhos em redes de discos.

Um método pra melhorar o posicionamento do alvo mesmo com medições pouco confiáveis.

Pesquisas mostram que uma pessoa pode supervisionar efetivamente um monte de 100 robôs.

O método KIBS simplifica modelos 3D urbanos usando imagens de satélite únicas.

Planejando redes ferroviárias adaptativas para as demandas atuais e futuras.

Veículos autônomos melhoram a estimativa de vagas de estacionamento pra gerenciar melhor o congestionamento.

Estudo revela como partículas se distribuem ao longo do tempo em superfícies lisas.

Um novo método melhora a compressão de imagem para sistemas de direção melhores.

Analisando os desafios e soluções para a operação de veículos conectados e autônomos.

Um método de aprendizado de máquina pra estimar o tempo dos semáforos usando dados dos veículos.

Combinar drones e caminhões oferece uma entrega de pacotes mais rápida e eficiente.

A pesquisa foca em automatizar a detecção de edifícios e medição de altura a partir de imagens de satélite.

Analisando como as decisões individuais moldam as comunidades urbanas e seus padrões.

Aprenda como os pontos de design melhoram a precisão das previsões em estatísticas espaciais.

Este artigo fala sobre a importância de prever o movimento de pedestres para a segurança de veículos autônomos.

Uma nova abordagem pra garantir previsões justas na análise de mobilidade urbana.

Um novo método usando dados de radar melhora as previsões de eventos de chuva extrema.

Este estudo analisa o comportamento da turbulência nas cidades sob condições de fluxo de ar em mudança.

Nova abordagem melhora a detecção de obstáculos em veículos autônomos através de manobras planejadas.

AerialVLN melhora a navegação de drones usando dados de linguagem e visuais.

Pesquisas usam dados de smartphones pra analisar padrões de movimento diários.

ReWAG permite encontrar localização com precisão usando câmeras comuns em ambientes urbanos.