Towards Predicting Complex Carpooling Trajectories with Context-Augmented BERT-LLM in Chaotic Environments

Contributeurs:

État de publication: Publiée (2025 )

Titre des actes: International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems

Éditeur:  Singapore: Springer Nature Singapore

Lieu: Singapour, Singapour

Intervalle de pages: 419-431

Mots clé(s):

Dimension(s):

Théorie de l'activité:

Appartenance:

Contributeur·rice·s