Artigos mais recentes para Planejamento Urbano

Um novo framework melhora as previsões de velocidade do tráfego usando dados contextuais.

SceneMotion melhora as previsões para carros autônomos ao considerar as interações entre os agentes.

Um jeito de transformar plantas de andar em modelos 3D pra melhorar o planejamento de emergências.

Usando IA pra avaliar os riscos de cheias relâmpago na bacia do Rheraya.

Analisar dados de mobilidade urbana levanta preocupações sérias de privacidade para os pesquisadores.

Três ferramentas inovadoras melhoram a compreensão dos resultados do I de Moran Local.

Novo método melhora a classificação do uso da terra em imagens de satélite.

Um novo método pra visualizar distribuições sonoras globais usando dados de áudio e satélite.

Um modelo de cidade em pequena escala ajuda na pesquisa sobre carros autônomos e sistemas de transporte inteligentes.

Um novo método ensina a IA a navegar pelas cidades usando pontos de referência, sem precisar de instruções passo a passo.

Um novo modelo prevê o fluxo de tráfego sem depender muito de dados de sensores.

Novas abordagens melhoram a eficiência e a gestão dos sistemas de compartilhamento de bikes.

Melhorar as rotas de voo dos drones ajuda a melhorar a comunicação durante desastres.

A IA e os grandes modelos de linguagem agilizam os processos de localização de estações-base em redes móveis.

Esse artigo fala sobre um método unificado pra avaliar e melhorar a segurança no trânsito.

Uma nova abordagem melhora a capacidade dos carros autônomos de passar por rotatórias com segurança.

Este artigo analisa como os agentes se comportam ao competir por espaço físico.

Um sistema que prevê a demanda de táxis enquanto protege os dados dos passageiros.

Métodos inovadores visam melhorar a gestão de estacionamento em cidades movimentadas.

A análise mostra padrões importantes na poluição do ar e riscos à saúde pela Europa.

Analisando privacidade diferencial em dados de transporte espaço-temporais para proteger os usuários.

O PM-DMNet melhora a precisão e eficiência das previsões de tráfego usando técnicas avançadas.

O LASPATED ajuda a analisar dados com aspectos de localização e tempo pra ter insights melhores.

A pesquisa destaca os padrões de trânsito e a congestão perto da UNCC usando métodos iterativos.

Um novo método melhora a eficiência na localização de sensores de tráfego usando cortes de grafos.

Um novo modelo pra melhorar o planejamento do transporte público, levando em conta a capacidade dos veículos e o comportamento dos passageiros.

Um novo controlador de velocidade para veículos automatizados melhora a gestão do trânsito.

Um guia para o menor círculo de abrangência em uma esfera com aplicações práticas.

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.