Esta investigación aplica la antifragilidad para mejorar la gestión del tráfico urbano durante las interrupciones.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Esta investigación aplica la antifragilidad para mejorar la gestión del tráfico urbano durante las interrupciones.
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R T-LLM mejora la precisión de las predicciones del tráfico y explica sus pronósticos.
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Un estudio revela preferencias por estilos de conducción pasivos en vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la precisión de la ubicación GNSS en ciudades con edificios altos.
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Un nuevo algoritmo mejora la asignación de objetivos y la eficiencia en la búsqueda de caminos para múltiples agentes.
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Un nuevo método mejora el análisis de datos de series temporales complejas.
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Una comunicación clara genera confianza en los vehículos autónomos para todos los usuarios de la carretera.
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Un nuevo método mejora la toma de decisiones de las máquinas usando conocimientos de expertos.
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Un nuevo simulador tiene como objetivo mejorar los estándares de seguridad en la tecnología de coches autónomos.
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Este nuevo método mejora el seguimiento de múltiples objetos en tiempo real usando características innovadoras de la escena.
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Una nueva perspectiva sobre el problema de enrutamiento de vehículos teniendo en cuenta las complejas restricciones de carga.
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Dos técnicas innovadoras mejoran el control de la dinámica de grupo en diferentes entornos.
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Optimizando rutas para tareas de recogida y entrega usando aprendizaje por refuerzo.
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Un marco ofrece una mejor verificación para la precisión de los datos en los autos autónomos.
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Un marco para optimizar los recursos de computación para sistemas de transporte modernos.
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Un nuevo modelo mejora la predicción de la velocidad del tráfico a través de análisis causal y adaptación de datos.
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Un nuevo método mejora la localización de vehículos usando 5G y sensores a bordo.
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Un nuevo modelo de aprendizaje profundo mejora la planificación de rutas de entrega para empresas de logística.
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Un nuevo marco mejora el comportamiento de los coches autónomos mediante técnicas avanzadas de aprendizaje.
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Mejorando las estrategias de control para sistemas mientras evitamos obstáculos.
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Este artículo habla sobre un sistema de carriles con peaje para vehículos autónomos y de alta ocupación.
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Una mirada a la elegibilidad de peso y su impacto en las aplicaciones de la teoría de grafos.
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Un nuevo método mejora la precisión al rastrear múltiples objetivos en movimiento en grupos.
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Una mirada a la modelación del flujo de tráfico moderno usando nuevos enfoques y tecnologías.
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LPSim ofrece simulación de tráfico rápida y a gran escala utilizando tecnología avanzada de GPU.
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Un estudio sobre la optimización de los horarios de carga de vehículos eléctricos en estacionamientos con limitaciones de energía.
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Este estudio explora métodos para mejorar la conectividad vial y reducir las distancias de viaje.
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Descubre cómo el cross-docking mejora la logística y reduce costos en las cadenas de suministro.
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Un nuevo marco mejora la comprensión de las decisiones de enrutamiento de vehículos.
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Un nuevo marco mejora la predicción del tráfico a través de explicaciones contrafactuales para tomar mejores decisiones.
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Un nuevo sistema predice las acciones de los peatones y conductores, mejorando la seguridad vial.
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Explora cómo el cambio altera las estructuras de los gráficos y sus implicaciones en varios campos.
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Un nuevo método para una conducción autónoma más segura e inteligente sin mapas HD.
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Explora cómo los modelos base mejoran el análisis de datos de series temporales en diferentes campos.
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Abordando problemas de comunicación para un pelotón de vehículos más seguro y eficiente.
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Un nuevo método reduce las colisiones de mensajes entre vehículos conectados.
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Un nuevo modelo busca mejorar el flujo y la seguridad de los peatones en las ciudades.
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Aardvark Weather usa aprendizaje automático para hacer predicciones meteorológicas precisas y eficientes.
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