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AutonomROS integriert umkonfigurierbare Hardware für einen effizienten Betrieb autonomer Fahrzeuge.

Dieser Artikel betrachtet die Eigenschaften und Anwendungen von Aluminium-Syntaktikschaum.

Effiziente Planung für die Zusammenarbeit von UAV und UGV in operationen mit begrenztem Kraftstoff.

Innovative Methoden verbessern die Sicherheit und Genauigkeit der Navigation autonomer Fahrzeuge.

Diese Studie verbessert die Koordination von CAVs in schwankenden Verkehrsbedingungen.

Einsatz von digitalen Zwillingen zur verbesserten Anomalieerkennung im Zugsteuerungsmanagement.

Lufttaxis und eVTOLs könnten den städtischen Verkehr verändern und Staus reduzieren.

Lern, wie du die Migration von digitalen Zwillingen optimieren kannst, um das Nutzererlebnis in Fahrzeug-Metaversen zu verbessern.

Die Verbesserung der Fahrzeuginteraktionen durch optimierte Migration und Ressourcenmanagement.

Autonome Fahrzeuge können die Erfassung und Verwaltung von Verkehrsdaten in städtischen Gebieten verändern.

FusionFormer verbessert die 3D-Objekterkennung, indem es Kameradaten und LiDAR-Daten effektiv kombiniert.

Neuer Quantenansatz verbessert die Routing-Effizienz in der Logistik.

Erschwingliche Luftschiff-Technologie soll die Lieferung von Notfallversorgung in ländlichen Gebieten verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Modellierung des Verkehrsflusses mit nicht-lokalen Daten.

Ein System, das Video- und GPS-Daten zur Fahrzeugverfolgung auf der Interstate 24 kombiniert.

Ein Überblick über Tracking-Techniken und ihre Herausforderungen in komplexen Umgebungen.

Eine Methode, um selbstfahrende Autos durch besseres Lernen und Einhalten von Verkehrsregeln zu verbessern.

In diesem Artikel geht's um den Einsatz von Machine Learning im Verkehrsmanagement.

Neue Methoden verbessern die Objekterkennung bei schlechtem Wetter für sicherere Technologien.

Dieser Artikel behandelt neue Methoden zur Verbesserung des Task-Offloadings in selbstfahrenden Autos.

Eine Methode, um das Angebot und die Nachfrage nach Wasserstoff für eine effektive Fahrzeugnutzung ins Gleichgewicht zu bringen.

Lern, wie man Ressourcen effizient durch Netzwerke bewegt.

Wir stellen CRAMP vor, eine Methode, die die Agenten-Navigation in überfüllten Umgebungen verbessert.

Erforschen, wie Sprachmodelle die Kommunikation und Entscheidungsfindung von selbstfahrenden Autos verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Koordination zwischen Drohnen und Bodenfahrzeugen für erweiterte Einsätze.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Landnutzung und dem Gehen in Gemeinden.

Eine neue Methode, um urbane Flussdaten in Städten ohne historische Informationen zu generieren.

Ein neuer Ansatz verbessert das Tracking von überlappenden, sich bewegenden Zielen mithilfe von Clustering-Methoden.

Untersuche, wie Kommunikationssysteme die Sicherheit und Effizienz von Luftfahrzeugen gewährleisten.

Eine neue Methode verbessert die Platzierung von Logistik-Hubs für effiziente Lieferungen in Lahore.

Überprüfung von Steuerungsmethoden zur Verbesserung des Verkehrsflusses mit autonomen und menschgesteuerten Fahrzeugen.

Das LLM-Mob-Framework verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von menschlichen Mobilitätsmustern.

Die Verbesserung der Lkw-Auslastung durch Zusammenarbeit kann die Kohlenstoffemissionen erheblich senken.

Das neue Framework SurrealDriver verbessert die Simulation von Fahreragenten in städtischen Umgebungen.

Ein neues System verbessert die AV-Entscheidungsfindung während Strassenbauarbeiten.

Untersuchen, wie Werte Entscheidungen in der Ethik autonomer Fahrzeuge beeinflussen.

Die Kombination von Objekterkennungstechniken mit Kalibrierung verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

Eine neue Methode verbessert die ASV-Navigation in überfüllten Stadtkanälen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersage von multivariaten Zeitreihen mit innovativen Maskierungstechniken.

Eine Methode, um mehrere Agenten für sichere Formationen und Kollisionen zu steuern.