O modelo STDDE melhora as previsões de tráfego ao incorporar atrasos e mudanças contínuas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O modelo STDDE melhora as previsões de tráfego ao incorporar atrasos e mudanças contínuas.
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Um estudo sobre como encontrar curvas eficientes pra cobrir áreas específicas.
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A DroneCAST quer melhorar a comunicação na mobilidade aérea urbana para drones.
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Um modelo para o planejamento de infraestrutura de carregamento de ônibus elétricos que seja justo e eficiente.
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Uma plataforma para agentes de IA interagirem com ambientes reais usando dados geoespaciais.
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Pesquisadores revelam métodos melhores para representar medidas de probabilidade com pontos.
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RUMBoost junta modelos de utilidade e aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de escolha de viagem.
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Um estudo sobre o comportamento de pedestres pra melhorar a segurança em cenários com carros autônomos.
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Um estudo identifica os lugares ideais para estações de bike em Málaga pra promover o ciclismo.
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Usando a tecnologia de Gêmeo Digital pra melhorar o transporte urbano através de perfis de mobilidade.
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Explora a implementação de IA para otimizar os serviços de veículos autônomos.
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Novos algoritmos melhoram a eficiência na resolução de problemas em cenários complexos de otimização.
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Um novo framework que automatiza a criação de grafos de conhecimento urbanos.
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Esse artigo fala sobre métodos para estimar a velocidade dos ônibus enquanto protege a privacidade.
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Um método pra visualizar e prever sons em vários ambientes usando tecnologia avançada.
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Explorando como o comportamento do mofo lático melhora a eficiência de redes em aplicações do mundo real.
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Um simulador traz à tona os desafios e soluções do trânsito urbano.
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Explora como múltiplos estados estáveis impactam a população urbana e a dinâmica do mercado.
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Entendendo as complexidades e soluções na análise de dados geoespaciais.
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Uma nova estrutura pra gerar dados de mobilidade realistas usando raciocínio.
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Novo método melhora a adaptação de imagens de satélite sem domínios predefinidos.
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Um estudo sobre formas de linhas aleatórias e suas implicações em várias áreas.
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Analisando soluções pra melhorar a precisão nas estatísticas populacionais baseadas em localização.
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Um novo método melhora as previsões em sensores virtuais com dados limitados.
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Um novo método para previsões mais rápidas e melhores do mapa de ambiente de rádio usando deep learning.
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Analisando como os VAs podem melhorar a segurança nas estradas enquanto mantêm o fluxo do trânsito.
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Analisando a ligação entre nosso ambiente e o bem-estar mental.
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Entender as estratégias de recuperação depois de desastres é super importante pras comunidades.
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Pesquisas mostram maneiras mais amplas de dar direções usando conhecimento espacial.
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Um novo método melhora o alinhamento dos dados de LiDAR e da câmera pra criar modelos 3D melhores.
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Estudo revela mudanças na qualidade do ar durante o lockdown no Centro da Itália.
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O NARUTO usa técnicas neurais pra modelagem de ambientes 3D em tempo real.
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Partições conectadas ajudam a otimizar a alocação de recursos em várias áreas.
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Um novo método melhora a precisão da segmentação de estradas em imagens de satélite variadas.
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Esse método melhora a pesquisa urbana coletando as percepções do público sobre as vistas das ruas.
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Um novo framework aborda as incertezas em modelos de escolha discreta pra melhores previsões.
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Novo framework melhora o reconhecimento de objetos em ambientes complexos para veículos autônomos.
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Apresentando um modelo que melhora as previsões de tráfego usando técnicas espaciais inovadoras.
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O UXsim oferece insights sobre gestão de tráfego e simulações.
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Analisando como pontos aleatórios podem cobrir áreas designadas de forma eficaz.
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