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Presentando un nuevo método para igualar imágenes más rápido y con más precisión.

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Examinando el papel de los eHMIs en mejorar la seguridad para peatones y vehículos autónomos.

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Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones para autos autónomos en medio de incertidumbres.

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Un nuevo conjunto de datos ayuda a predecir la pérdida de señal en redes de comunicación urbanas.

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Un nuevo método separa elementos en movimiento y estáticos en entornos urbanos.

AirPhyNet combina física y datos para mejores pronósticos de calidad del aire.

Un estudio sobre la generación de HDMap utilizando SDMap como antecedente y su evaluación de rendimiento.

Examina cómo los diseños de las ciudades influyen en la disponibilidad de agua y el acceso para los residentes.

SCILLA ofrece una nueva forma de crear modelos urbanos 3D detallados a partir de imágenes 2D.

Nuevo marco mejora la predicción de intenciones de los peatones para coches autónomos.

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Nuevo modelo mejora la precisión del seguimiento de peatones usando cámaras monoculares.

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Un nuevo método mejora la segmentación panóptica al integrar datos de profundidad.

Evaluar la accesibilidad de los cargadores públicos revela disparidades entre comunidades.

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El modelo DOFA mejora el análisis de datos de observación de la Tierra al integrar múltiples tipos de datos.

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Un nuevo enfoque dual-modal mejora la seguridad y la eficiencia en los sistemas de transporte inteligente.

UrbanVLP combina datos macro y micro para hacer mejores predicciones urbanas.

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