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Un método para mejorar los coches autónomos a través de un mejor aprendizaje y cumplimiento de las normas de tráfico.

Este artículo habla sobre el uso del aprendizaje automático en la gestión del tráfico.

Nuevos métodos mejoran la detección de objetos en condiciones climáticas adversas para tecnologías más seguras.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para mejorar la descarga de tareas en coches autónomos.

Un método para equilibrar la oferta y la demanda de hidrógeno para una adopción efectiva de vehículos.

Aprende a mover recursos de manera eficiente a través de redes.

Te presento CRAMP, un método que mejora la navegación de agentes en entornos concurridos.

Explorando cómo los modelos de lenguaje mejoran la comunicación y la toma de decisiones en coches autónomos.

Un nuevo método mejora la coordinación entre drones y vehículos terrestres para operaciones extendidas.

Examinando la conexión entre el uso del suelo y caminar en las comunidades.

Un nuevo método para generar datos de flujo urbano en ciudades sin información histórica.

Un nuevo enfoque mejora el seguimiento de objetivos en movimiento que se superponen usando métodos de agrupamiento.

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Un nuevo método mejora la ubicación de centros logísticos para entregas eficientes en Lahore.

Examinando métodos de control para mejorar el flujo de tráfico con vehículos autónomos y conducidos por humanos.

El marco LLM-Mob mejora la precisión al predecir patrones de movilidad humana.

Mejorar la utilización de camiones mediante colaboración puede reducir las emisiones de carbono de manera significativa.

El nuevo marco SurrealDriver mejora la simulación de agentes de conducción para entornos urbanos.

Un nuevo sistema mejora la toma de decisiones de los AV durante la construcción de carreteras.

Examinando cómo los valores influyen en las decisiones sobre la ética de los vehículos autónomos.

Combinar técnicas de detección de objetos con calibración mejora la precisión y fiabilidad.

Un nuevo método mejora la navegación de ASV en canales urbanos llenos de gente.

Un nuevo método mejora la predicción de series temporales multivariadas usando técnicas innovadoras de enmascaramiento.

Un método para gestionar múltiples agentes para formaciones seguras y evitar colisiones.

Una mirada a integrar el Aprendizaje por Refuerzo Profundo en sistemas de UAV para mejor rendimiento y seguridad.

La investigación ofrece información sobre el mareo por movimiento y sus diferencias individuales en conductores y pasajeros.

Un nuevo método mejora cómo los autos autónomos detectan objetos usando LiDAR.

Un nuevo método mejora la precisión del posicionamiento móvil en entornos complejos.

PyVRP ofrece soluciones eficientes para desafíos complejos de enrutamiento de vehículos.

Caminar y andar en bici están transformando el transporte urbano para ciudades más saludables.

Examinando la infraestructura digital necesaria para vehículos conectados y automatizados.

Abordando las desigualdades en el transporte compartido a través de una mejor predicción de la demanda y asignación de vehículos.

Compartir conocimiento entre los AVs mejora su capacidad para adaptarse a diferentes situaciones de conducción.

Un nuevo sistema permite el procesamiento rápido de grafos temporales en máquinas individuales.

Examinando cómo el transporte afecta la propagación del ébola durante brotes.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las operaciones de los autobuses eléctricos y las estrategias de carga.

Examinando cómo los drones y camiones están cambiando los métodos de entrega para ser más eficientes.

Utilizando aprendizaje por refuerzo profundo para mejorar la eficiencia de las entregas de camiones.