Um estudo sobre a importância dos nós centrais em sistemas de rede.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um estudo sobre a importância dos nós centrais em sistemas de rede.
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Uma olhada nas redes de grade, seus componentes e estratégias de gerenciamento.
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Um olhar sobre a distribuição justa de recursos na habitação.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de tráfego usando transformação wavelet e mecanismos de atenção.
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A IA generativa melhora as capacidades de detecção por RF, transformando a coleta e análise de dados.
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Um novo modelo melhora a segmentação de paisagens 3D complexas, aumentando a precisão e a eficiência.
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Câmeras baseadas em eventos melhoram a detecção de pedestres em veículos autônomos e ambientes urbanos.
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Uma nova abordagem pra melhorar o roteamento do trânsito e reduzir a congestionamento nas áreas urbanas.
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Analisando os sentimentos da galera sobre estacionamento através de avaliações online em cidades dos EUA.
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Aprenda sobre aproximadores para fluxo de tráfego em grandes grafos.
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Modelos de IA melhoram as previsões do tempo ao oferecer previsões locais detalhadas.
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Esse artigo faz uma revisão dos algoritmos pra melhorar a eficiência do planejamento de rotas de transporte.
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Descubra o impacto do Detector de Mudanças baseado em Mamba no monitoramento das mudanças ambientais.
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Um estudo sobre mecanismos para localização eficiente de instalações considerando as preferências dos usuários.
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Novo método melhora a precisão na contagem de multidões usando técnicas avançadas.
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Um estudo sobre como melhorar a colocação de armadilhas pra monitorar melhor o WNV.
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Explorando a dinâmica do estacionamento com cenários de tempo limitado.
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Um estudo sobre a previsão do tempo de viagem nas rotas movimentadas de Islamabad.
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Espaços verdes e azuis têm um impacto significativo na saúde física e mental.
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Um novo método melhora as estimativas de fluxo de tráfego usando dados de veículos conectados.
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Um método novo melhora as previsões de peso das arestas usando Redes Neurais Gráficas.
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Um novo modelo transforma o planejamento urbano sem depender de imagens pareadas.
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Utilizando dados públicos pra melhorar o mapeamento de perspectivas em primeira pessoa.
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MetaUrban simula ambientes urbanos para pesquisa e desenvolvimento de robôs.
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Um modelo baseado em rede oferece ideias sobre estratégias eficazes de gerenciamento de poluição.
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ST-Mamba melhora as estimativas de fluxo de tráfego usando dados limitados de veículos.
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Novos métodos enfrentam os riscos de privacidade na previsão de dados de movimento humano.
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Combinando k-center e k-median para uma análise de dados avançada.
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Apresentando um conjunto de dados pra melhorar as interações entre veículos inteligentes e a infraestrutura pública.
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Uma visão geral dos sistemas adaptativos complexos e sua importância em várias áreas.
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Um olhar sobre a geração de dados sintéticos para mobilidade urbana e os desafios de privacidade.
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Apresentando o STD-LLM pra melhorar previsões e imputação em sistemas dinâmicos.
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A HPix junta aprendizado de máquina com imagens de satélite pra fazer mapas vetoriais bem precisos.
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Um dataset de ponta melhora a modelagem de árvores para pesquisas em ecologia e planejamento urbano.
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Um novo conjunto de dados pra melhorar os métodos de geração de plantas arquitetônicas pra prédios complexos.
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Um novo método melhora a precisão da detecção de mudanças em imagens SAR.
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Uma nova técnica melhora a forma como os prédios são representados em mapas aéreos.
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O NeighborFL melhora a precisão da previsão de tráfego enquanto protege a privacidade dos dados.
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O UrbanWorld facilita a criação de ambientes urbanos 3D realistas para treinamento de IA.
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Aprenda como o SOOP pode melhorar a navegação em ambientes desafiadores.
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