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Ergebnisse für “Traffic Flow”
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

<h1>HFL-FlowLLM: LLMs verbessern Netzwerkverkehrsklassifizierung im Federated Learning</h1> <p>In modernen Kommunikationsnetzwerken, die von 5G und dem Internet der Dinge angetrieben werden, ist die Klassifizierung von Netzwerkverkehrsflüssen entscheidend für die Qualität der Dienstleistung und die Sicherheit. Traditionelle zentrale Lernansätze stoßen dabei an ihre Grenzen, weil sie mit verteilten Daten und Datenschutzbedenken kämpfen. Gleichzeitig leiden bestehende federated‑Learning‑Methoden unter hohen K

arXiv – cs.AI