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El radar cuántico ofrece una mejor detección al usar partículas de luz entrelazadas.

Un nuevo método mejora las predicciones de trayectoria para vehículos autónomos en entornos complejos.

El nuevo modelo busca mejorar la seguridad vial a través de predicciones precisas de accidentes.

La contaminación del aire representa riesgos graves para la salud, especialmente para quienes sufren de asma.

La investigación revela cómo los gestos pueden mejorar la seguridad de los peatones y los coches autónomos.

Un nuevo modelo ayuda a los autos autónomos a integrarse de manera segura en el tráfico congestionado.

Este artículo explora el conjunto de datos TUMTraf-V2X y su impacto en la seguridad de los coches autónomos.

Una revisión de la gestión de datos sobre seguridad vial en Etiopía para mejorar la seguridad en las carreteras.

La investigación explora cómo los eHMIs interconectados pueden mejorar la comunicación entre los vehículos autónomos y los peatones.

Presentamos un nuevo modelo para predecir mejor los movimientos de los vehículos en el tráfico.

Nuevos métodos buscan mejorar el control de los vehículos en pelotones conectados y automatizados.

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

UP-CrackNet ofrece un nuevo enfoque para detectar grietas en la carretera con menos intervención humana.

Este documento presenta un método formal para probar las perturbaciones de tráfico en vehículos autónomos.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de coches autónomos a través de una interacción parecida a la humana.

Este estudio examina las fracturas de fémur en niños y los resultados del tratamiento en Tanzania.

UniV2X mejora la conducción autónoma a través de la colaboración entre vehículos e infraestructuras.

Nuevos métodos mejoran la seguridad al predecir los movimientos de peatones fuera de la vista para vehículos autónomos.

Un nuevo enfoque para escenarios de tráfico realistas en pruebas de vehículos autónomos.

Un enfoque impulsado por la tecnología para mejorar la seguridad y el cumplimiento de los taxis.

Un nuevo sistema busca reducir accidentes en las intersecciones urbanas usando vehículos conectados.

Un nuevo método evalúa los riesgos para los peatones en los cruces usando datos en tiempo real.

Este método mejora la seguridad de los autos autónomos mediante técnicas de detección mejoradas.

Los datos del mundo real mejoran la seguridad de los sistemas de conducción automatizada a través de simulaciones avanzadas.

Un enfoque nuevo para evaluar cómo los conductores se comunican e interactúan en la carretera.

Este estudio desarrolla un controlador para vehículos autónomos para mejorar la seguridad en el tráfico.

Examinando el cambio hacia las pruebas basadas en maniobras para vehículos automatizados.

Un nuevo método mejora las predicciones de trayectoria para una conducción autónoma más segura.

Un nuevo enfoque mejora los coches autónomos al imitar los patrones de pensamiento humano.

La investigación usa CNNs avanzados para detectar la conducción distraída, mejorando la seguridad vial.

Nueva tecnología mejora la comunicación y seguridad de los vehículos usando pieles electromagnéticas.

Un nuevo método mejora el intercambio de datos entre vehículos autónomos para una mejor seguridad en el tráfico.

Un nuevo método ayuda a los autos autónomos a manejar cambios repentinos de manera segura.

Una revisión de métodos de aprendizaje automático para predecir accidentes de tráfico y mejorar la seguridad vial.

El estudio mejora las estrategias de cambio de carril para coches autónomos en tráfico mixto.

Los coches autónomos utilizan sistemas basados en reglas para una navegación más segura en la carretera y para tomar decisiones.

Un nuevo marco mejora los escenarios de prueba para vehículos autónomos en garages.

Este artículo analiza cómo la adición de carriles afecta las tasas de accidentes en las autopistas.

Mejorando la seguridad y eficiencia en vehículos automatizados a través de mejores predicciones de trayectoria.

Un nuevo método mejora la seguridad al predecir con precisión el Tiempo hasta la Colisión usando cámaras basadas en eventos.