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Die Sicherheit an Bahnübergängen ist ein komplexes Problem, bei dem das Fahrerverhalten stark von Ort, Tageszeit und Wetterbedingungen abhä…

Ein neues Hybridmodell kombiniert fortschrittliche Vorhersagealgorithmen mit physikalischen Sicherheitsgrenzen, um in Echtzeit sichere Gesc…

Die Vorhersage von Verkehrsflüssen in Städten unter extremen Wetterbedingungen, wie starkem Regen, stellt eine große Herausforderung dar. D…

Die derzeitigen extremen Wetterbedingungen in den USA belasten die US-Fluggesellschaften stark. Durch wetterbedingte Verspätungen und Fluga…

Ein brandneues, öffentlich zugängliches Datenset verbindet finnische Zugverkehrsdaten mit synchronisierten Wettermessungen aus 2018 bis 202…

Robustness in Machine Learning (ML) is a critical aspect that ensures models perform reliably under various conditions, including data shif…

Ein neues Forschungsprojekt zeigt, wie ein großes KI-Modell (LAM) Deep Reinforcement Learning (DRL) für die Ressourcenallokation in Nicht‑T…

In einer neuen Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam das Modell XLinear, ein leichtgewichtiges MultiLayer Perceptron (MLP), das s…

In ländlichen Agrarregionen stellen klimabedingte Risiken wie Dürren, starke Regenfälle und wechselnde Wetterbedingungen eine erhebliche Be…

Die Vorhersage des Energiebedarfs ist für Netzbetreiber, industrielle Verbraucher und Dienstleister von entscheidender Bedeutung. Dabei spi…

Extreme Wetterereignisse stellen die Gesellschaft weltweit zunehmend in Gefahr. Um die zugrunde liegenden physikalischen Mechanismen zu ver…

Google hat die neueste Gemini‑Version in Android Auto integriert und damit die Art und Weise, wie wir unterwegs kommunizieren, grundlegend…

In den letzten Jahren hat der Klimawandel die Landwirtschaft stark belastet, weil extreme Wetterereignisse die Prognosemodelle erschweren…

In einem neuen Open-Source-Resource-Paper stellen die Autoren zwei umfangreiche Datensätze vor, die reale GPS-Tracks aus Paris und New York…