Artigos mais recentes para Planejamento Urbano

Um novo método melhora a extração de contornos de edifícios em ambientes lotados.

Uma nova abordagem pra estimar com precisão o fluxo de pessoas em pontos de interesse urbanos.

Pesquisando métodos para recuperar fontes de emissão e melhorar o monitoramento da poluição.

Aproveitando métodos de auto-supervisão pra melhorar a segmentação semântica de LiDAR.

DeNISE melhora os contornos dos prédios em imagens aéreas pra um mapeamento e planejamento melhor.

Uma nova abordagem melhora a precisão do mapeamento rodoviário usando imagens de satélite.

Métodos inovadores melhoram a segurança e a precisão da navegação de veículos autônomos.

Este estudo melhora a coordenação dos CAVs em condições de tráfego que mudam.

A SSIG fornece um jeito mais simples de comparar semelhanças em plantas baixas de forma eficaz.

Um método pra melhorar a precisão das previsões usando amostragem de importância e validação cruzada espacial.

Explorando como cores aleatórias afetam a formação de clusters e o comportamento do sistema.

Um modelo combina redes neurais de grafo e estratégias de zero-inflation pra melhorar previsões de tráfego.

Métodos avançados ajudam a controlar sons indesejados de forma eficaz.

Veículos autônomos podem transformar a coleta e gestão de dados de tráfego em áreas urbanas.

Uma nova abordagem para modelar o fluxo de tráfego usando dados não locais.

Novo método melhora previsões de movimento humano para robôs e veículos inteligentes.

Novos designs de celular melhoram a conexão para drones e usuários em terra.

Este artigo fala sobre o uso de aprendizado de máquina na gestão de tráfego.

Uma nova abordagem para melhorar as previsões de velocidade do trânsito durante eventos extremos.

RingMo-lite melhora a análise de imagens de sensoriamento remoto com eficiência e precisão.

Novo método de rede neural melhora a estimativa de rugosidade em imagens SAR.

Explorando melhorias em Aprendizado por Reforço para uma direção autônoma melhor.

Analisando a relação entre o uso do solo e a caminhada nas comunidades.

Um novo método pra gerar dados de fluxo urbano em cidades sem informações históricas.

Explore como os sistemas de comunicação garantem a segurança e eficiência dos veículos aéreos.

Analisando métodos de controle pra melhorar o fluxo de trânsito com veículos autônomos e conduzidos por humanos.

Este estudo compara diferentes modelos de aprendizado de máquina para detectar prédios com precisão.

Analisando os serviços de ônibus pra atender melhor às necessidades da comunidade em Harrisonburg.

Esse artigo fala sobre como redes multiplex otimizam a comunicação em sistemas complexos.

Uma abordagem de co-design melhora a eficiência nos sistemas de distribuição de água com o aumento dos custos de energia.

Pesquisadores desenvolvem um modelo pra estudar relações espaciais e impactos à distância.

O framework LLM-Mob melhora a precisão na previsão dos padrões de mobilidade humana.

Um estudo apresenta um método melhorado para aprimorar a previsão de pedestres em veículos automatizados.

O novo framework SurrealDriver melhora a simulação de agentes de direção em ambientes urbanos.

Um jogo pra envolver as comunidades nas decisões de planejamento urbano.

Este estudo analisa como combinar dados de satélite pra melhorar a precisão da classificação de terras.

Esse conjunto de dados ajuda os robôs a entenderem melhor os ambientes urbanos.

HEROES oferece um treinamento realista para equipes de resposta e robôs em emergências urbanas.

Novos métodos melhoram a precisão na gestão e planejamento do fluxo de tráfego.

Novo modelo MemDA se adapta às mudanças nos dados urbanos para previsões precisas.