Eine neue Methode zur Vorhersage der Reaktionszeiten von CAN-Systemen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Eine neue Methode zur Vorhersage der Reaktionszeiten von CAN-Systemen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.
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CLIPer beschriftet Bilder ohne zusätzliches Training und verbessert so die Segmentierungsgenauigkeit.
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Synthetische Bilder verbessern die Trainingsdaten für selbstfahrende Autos unter schwierigen Bedingungen.
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Eine neue Methode, um mit lauten Labels in Daten umzugehen, damit die Modellgenauigkeit besser wird.
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Vielfältige Strassenaufbauten verbessern die Sicherheitstests für selbstfahrende Fahrzeuge.
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Eine Datenbank zur Bekämpfung von Hintertür-Fehlern in Deep-Learning-Modellen.
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FedPAW nutzt föderiertes Lernen, um die Geschwindigkeitsvorhersagen von Fahrzeugen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren.
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