La investigación destaca un nuevo enfoque para el aprendizaje en tiempo real en coches autónomos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
La investigación destaca un nuevo enfoque para el aprendizaje en tiempo real en coches autónomos.
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Un nuevo modelo mejora la predicción de movimiento para coches autónomos con recursos mínimos.
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Métodos innovadores mejoran la comprensión del entorno para vehículos autónomos.
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HeightMapNet mejora el mapeo para coches autónomos al aumentar la precisión y el detalle.
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Polar R-CNN innova en la detección de carriles, mejorando la eficiencia y el rendimiento.
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Nuevas secuencias piloto mejoran la comunicación en entornos que cambian rápido.
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SplatAD combina datos de cámara y Lidar para coches autónomos más inteligentes.
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Un nuevo modelo mejora las predicciones para vehículos autónomos en tráfico complejo.
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Nuevos métodos ayudan a los autos inteligentes a aprender de imágenes de carretera de baja calidad.
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Explorando la tecnología cooperativa en coches autónomos para mejorar la seguridad y la eficiencia.
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Aprende a agregar líneas de transporte sin problemas a las redes existentes.
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Nuevo método mejora la navegación y el seguimiento de objetos en vehículos autónomos.
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HoloDrive combina datos 2D y 3D para que los autos autónomos sean más inteligentes.
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Explorando vulnerabilidades y defensas en las redes de transporte modernas.
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Un nuevo marco mejora la etiquetado de datos para autos autónomos.
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