혁신적인 planejamento urbano 도구

창의적이고 혁신적인 planejamento urbano 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

planejamento urbano

  • Archistar AI는 AI와 데이터 기반 통찰력을 통해 부동산 설계 및 개발에 혁신을 가져옵니다.
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    archistar.ai란?
    Archistar AI는 AI와 건축 설계를 통합하여 부동산 전문가가 정보에 입각한 결정을 내리도록 지원하는 최첨단 플랫폼입니다. 건축 허용준수의 신속한 평가, 3D 디자인 시각화, 재고 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다. Archistar AI의 기능은 현장 평가에서 반복적인 설계 프로세스까지 확장되어 생산성을 높이고 규제 준수를 보장합니다. 이 플랫폼은 특히 개발 장소를 발견하고 부동산 가치를 극대화하는 데 유용합니다.
  • 지리 공간 이미지에서 고급 객체 감지를 위한 AI 플랫폼.
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    Flypix란?
    FlyPix는 고급 인공 지능을 활용하여 지리 공간 이미지를 분석하고, 객체 감지, 위치 지정, 추적 및 모니터링 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 광범위한 기술 지식 없이 위성 및 드론 이미지에서 귀중한 통찰을 추출하고자 하는 사용자에게 맞춤화되어 있습니다. 이미지를 통한 다수 객체의 식별 및 분석을 자동화하여 FlyPix는 지리 공간 데이터 해석의 효율성과 효과를 향상시켜 농업, 도시 계획, 환경 모니터링 등 다양한 산업에 적합합니다.
  • 커뮤니티 참여를 위한 AI 기반 도시 계획 플랫폼.
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    Laneform란?
    Laneform은 생성 AI 기술을 활용하여 도시 계획자, 개발자 및 시민 리더가 개념 이미지를 생성하는 데 도움을 줍니다. 이 플랫폼은 사용자가 시각적 설문조사에 참여할 수 있도록 하여 효과적인 커뮤니티 참여를 가능하게 합니다. 현실적인 렌더링을 제공하고 공공 피드백을 효율적으로 수집하여 계획 과정을 개선합니다.
  • 강화 학습을 사용하여 여러 자율 폐기물 수집 에이전트의 협력을 조정하여 수집 경로를 효율적으로 최적화합니다.
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    Multi-Agent Autonomous Waste Collection System란?
    다중 에이전트 자율 폐기물 수집 시스템은 경로 계획에 협력하도록 개별 폐기물 로봇을 훈련시키는 연구 기반 플랫폼입니다. 에이전트는 중복 커버리지를 피하고, 이동 거리를 최소화하며, 동적 폐기물 생성 패턴에 대응하는 방법을 학습합니다. Python으로 구축되었으며, 정책을 테스트하고 개선하기 위한 시뮬레이션 환경을 통합합니다. 사용자들은 도시 지도, 폐기물 하차 지점, 에이전트 센서, 보상 구조를 구성하여 특정 도시 지역 또는 운영 제약 조건에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다.
  • SmoothRide는 더 안전한 인프라와 더 살기 좋은 커뮤니티를 위한 AI 기반 인사이트를 제공합니다.
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    SmoothRide InfrastructureGPT란?
    SmoothRide는 고급 AI를 활용하여 인프라를 분석하고 개선하여 모든 사람에게 더 안전하고 즐거운 환경을 제공합니다. 시민의 피드백과 AI 기반 인사이트를 포함한 다양한 출처의 데이터를 통합하여 플랫폼은 도시 환경을 재설계하여 안전성과 거주 가능성을 증진합니다. 이를 통해 자전거 도로가 개선되고 더 많은 보행자 친화적인 공간이 조성되며 전체적인 교통 관리가 향상됩니다. SmoothRide는 커뮤니티와 지역 당국이 기능적이고 살기 좋은 미래형 인프라를 구축하는 데 참여하도록 돕고자 합니다.
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