DSFNet: Pronóstico Multimodal Espacio-Temporal con Filtrado Espectral
Descubre DSFNet, la red que mejora la precisión en pronósticos de tráfico multimodal hasta un 10% frente a modelos previos. Filtrado espectral dual para
#sistemas de transporte
Estudio sistemático de profundidad en STGCN para predicción de tráfico
¿Cuántos bloques necesita un STGCN? Un solo bloque predice tráfico con precisión similar y 61% menos latencia que el estándar de 2 bloques. Eficiencia para ITS.
Protocolos de Contexto de Modelo en Sistemas de Transporte Adaptativo: Estudio
Descubre como el MCP unifica protocolos aislados en transporte adaptativo. Estudio revela el futuro de la integración inteligente.