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Modelado de IA Espacio-Temporal para la Calibración del Tráfico Urbano - Un Enfoque Basado en SUMO
Descubre cómo las técnicas de aprendizaje espaciotemporal y la IA pueden optimizar el flujo de tráfico urbano a través de simulaciones con gemelos digitales, utilizando Redes de Atención en Grafos Espacio-Temporales Dinámicas para predecir y calibrar patrones de tráfico en tiempo real.
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Resumen
Descubre cómo las técnicas de aprendizaje espaciotemporal y la IA pueden optimizar el flujo de tráfico urbano a través de simulaciones con gemelos digitales, utilizando Redes de Atención en Grafos Espacio-Temporales Dinámicas para predecir y calibrar patrones de tráfico en tiempo real.
Asignaturas
Ciencia de datos
