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Ergebnisse für “IoT”
Forschung

<span>GeoAI-Analyse enthüllt spatiotemporale Verkehrsheterogenität in Städten</span> <p>Städtische Verkehrsströme entstehen aus einer komplexen, nichtlinearen Wechselwirkung zwischen der räumlichen Anordnung von Nutzungen und der zeitlich variierenden Mobilitätsnachfrage. Traditionelle globale Regressions- und Zeitreihenmodelle sind nicht in der Lage, diese vielschichtigen Dynamiken gleichzeitig zu erfassen.</p> <p>Um dem gerecht zu werden, präsentiert die Studie ein GeoAI-Hybrid-Analysemodell, das die Meth

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs meistern Mehrstufige Theoremvorhersage dank struktureller Priors</p> <p>In der automatisierten Beweistechnik stellt die Vorhersage von mehrstufigen Theoremen eine zentrale Herausforderung dar. Traditionelle neuronale‑symbolische Ansätze setzen stark auf überwachungsbasierte, parametrisierte Modelle, die jedoch bei sich wandelnden Theorem-Bibliotheken nur begrenzte Generalisierung zeigen. In einer neuen Studie wird ein komplett trainingsfreier Ansatz vorgestellt, der auf In‑Context‑Learning (ICL) bas

arXiv – cs.AI