Ein neuer Ansatz, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen gegen Cyber-Bedrohungen zu verbessern.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Ein neuer Ansatz, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen gegen Cyber-Bedrohungen zu verbessern.
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Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Sicherheit von AVs durch kontrafaktische Simulationen.
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Neue Techniken verbessern die OOD-Erkennung und halten gleichzeitig die Klassifikationsgenauigkeit aufrecht.
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Neue Methoden verbessern die Objekterkennung in unterschiedlichen Umgebungen für selbstfahrende Autos.
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Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Gabelstaplerbewegungen in belebten Umgebungen.
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Neue Methode verbessert die Identifizierung von seltsamen Objekten auf der Strasse.
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Neue Methoden verbessern die Widerstandsfähigkeit von Objekterkennungssystemen gegenüber gegnerischen Veränderungen.
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Die Kombination von LiDAR- und Kameradaten verbessert die Genauigkeit in der 3D-panoramischen Segmentierung.
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Eine neuartige Methode zum Verfolgen und Segmentieren, die nur auf Erscheinungsmodellen basiert.
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Dieser Artikel untersucht, wie Neuroevolution die Fahrzeugtrajektorievorhersage durch multiobjektive Optimierung verbessert.
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Eine neue Methode verbessert die 3D-Objekterkennung für autonome Fahrzeuge mithilfe von BEV-Darstellung.
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Diese Studie zeigt Vorurteile darin, wie autonome Autos Fussgänger je nach Alter und Hautfarbe erkennen.
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Die Rolle von AirComp bei der effizienten Verarbeitung von drahtlosen Daten erkunden.
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NP-SemiSeg verbessert die Genauigkeit der semantischen Segmentierung und schätzt gleichzeitig die Unsicherheit.
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Eine Studie präsentiert einen Datensatz und Techniken, um die Bildklarheit bei Regen zu verbessern.
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Eine Methode, die die Komplexität von neuronalen Netzwerken reduziert, um die Verifizierungseffizienz zu verbessern.
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Die Navigation von unbemannten Wasserfahrzeugen verbessern durch fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken.
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In diesem Artikel geht's darum, wie wichtig es ist, die Bewegungen von Fussgängern vorherzusagen, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen zu gewährleisten.
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Neues Framework verbessert die Sensorfusion und Kalibrierung für autonome Geräte.
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Ein neues modulares System verbessert die Genauigkeit der Fahrzeugzustandsabschätzung.
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Diese Studie zeigt, wie Fahrer mit Merge-Situationen auf der Strasse umgehen.
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SegDA verbessert die Objekterkennung in echten Bildern für selbstfahrende Autos.
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Ein neues Modell verbessert die Tiefenschätzung mit nur einem Bild.
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Untersuchung von kooperativen Lokalisierungsmethoden für Unterwasserfahrzeuge ohne GPS.
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Ein Blick auf LPVMPC und NMPC für sicheres Fahren.
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Ein neuer Datensatz verbessert das Training von selbstfahrenden Autos für herausfordernde Strassenbedingungen.
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Neuer Ansatz verbessert die Hinderniserkennung in autonomen Fahrzeugen durch geplante Manöver.
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Erfahre, wie Quantenbeleuchtung die Objekterkennung in schwierigen Umgebungen verbessert.
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Neue Methoden sorgen für genaue Kameraposition in wichtigen Anwendungen.
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Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für zukünftige Positionen von autonomen Fahrzeugen.
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Vorstellung von CoverNav, einer Methode für Roboter, um geheime Wege in Aussenbereichen zu finden.
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Die neuesten Verbesserungen bei autonomen Rennwagensystemen für bessere Leistung und Sicherheit erkunden.
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Neue Techniken verbessern die Wahrnehmung autonomer Autos ohne umfangreiche, beschriftete Daten.
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PatchContrast verbessert die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen und nutzt dabei unlabeled Daten effizient.
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Ein Blick auf robuste Reinforcement-Learning-Techniken für zuverlässige Entscheidungen.
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Eine neue Methode verbessert die Selbstlokalisierung von Fahrzeugen mithilfe von Kameras und Satellitenbildern.
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Ein neues Modell kombiniert Gedächtnis und Antizipation für bessere Vorhersagen von Aktionen.
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Ein neuer Ansatz, um sensible Daten von autonomen Autos zu schützen.
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Forschung zu Erkennungs-Segmentierungs-Netzwerken erhöht die Sicherheit in selbstfahrenden Autos.
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BOTT bietet einen innovativen Ansatz zum Verfolgen von 3D-Objekten in selbstfahrenden Autos.
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