Explore comment les TIC améliorent les systèmes de transport urbain, y compris les technologies de surveillance, les services de mobilité, les couches de données, l'infrastructure, les véhicules automatisés et les STI coopératives.
Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Couvre la gestion du trafic en temps réel, y compris la modélisation du flux de trafic, les stratégies de contrôle, les capteurs et la priorité des transports en commun.
Par le Prof. Bin Yu explore la science des données véridiques, mettant l'accent sur l'analyse responsable, fiable et reproductible des données et la prise de décisions.
Couvre la modélisation du flux de trafic, l'approximation de l'équilibre, les fonctions d'utilité, l'analyse du bien-être et les stratégies pour améliorer les équilibres de transport.
Explore les systèmes intelligents en astrophysique, se concentrant sur l'objectif, l'imagerie, l'apprentissage automatique et les résultats cosmologiques.
Explore la dynamique et l'impact des véhicules autonomes, en discutant de leurs avantages, controverses, défis et considérations d'intégration pour les futurs systèmes de transport.
Examine les formes de transport informel, en mettant l'accent sur leur rôle dans les transports publics urbains et en discutant des réformes potentielles dans le secteur des transports artisanaux.
