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Descubre cómo los coches autónomos están aprendiendo a ver y reaccionar en la carretera.

Las cámaras de eventos son un enfoque revolucionario para la detección rápida de objetos.

Una mirada a cómo el conjunto de datos OccluRoads aborda la detección de peatones ocultos.

El algoritmo EdgeD3 mejora la eficiencia de la IA en aplicaciones en tiempo real.

La corrección en tiempo de prueba ayuda a los coches autónomos a aprender y adaptarse en la carretera.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los AUV en tareas de seguimiento submarino.

Mejorando el seguimiento de objetos en USVs para condiciones marítimas difíciles.

FMGP mejora las predicciones de DNN al estimar la incertidumbre, algo clave para aplicaciones de alto riesgo.

Nuevos métodos mejoran cómo los autos autónomos perciben su entorno.

Los vehículos autónomos conectados usan la colaboración para un viaje más seguro y inteligente.

Un nuevo método aclara la toma de decisiones del aprendizaje automático para mejorar la confianza y la fiabilidad.

LOMA combina características visuales y de lenguaje para mejorar las predicciones en espacios 3D.

Un nuevo marco mejora la etiquetado de datos para autos autónomos.

Una mirada a las nuevas estrategias de seguridad en la tecnología de autos autónomos.

Los conjuntos de datos sintéticos son clave para entrenar cámaras basadas en eventos para una conducción autónoma más segura.

Descubre cómo MMD-OPT mejora la seguridad en la conducción autónoma.

Los sistemas DFRC combinan detección radar y comunicación, abordando la incertidumbre en la dirección del objetivo.

Descubre cómo los datos compartidos hacen que la conducción autónoma sea más segura e inteligente.

NEST ayuda a los vehículos autónomos a predecir movimientos, mejorando la seguridad y eficiencia en las carreteras.

GaussTR redefine cómo las máquinas perciben entornos tridimensionales con mejor rendimiento y eficiencia.

Cómo las máquinas aprenden a predecir su entorno para seguridad y eficiencia.

ISAC combina comunicación y detección para soluciones tecnológicas más inteligentes.

SLTNet transforma la manera en que las máquinas procesan los datos de cámaras de eventos de manera eficiente.

CLIP-RLDrive mejora la toma de decisiones de los vehículos autónomos en situaciones de manejo complicadas.

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Combinar modelos de base y sensores asequibles mejora la percepción de profundidad en varias aplicaciones.

SimADFuzz mejora las pruebas de seguridad para vehículos autónomos con escenarios diversos.

El aumento de vehículos robot cambia el flujo de tráfico en las intersecciones.

Nuevo marco optimiza el flujo de tráfico con vehículos autónomos e inteligencia artificial.

Los avances en la reconstrucción de escenas en 3D están cambiando la seguridad en las carreteras.

LiDAR-RT mejora la percepción de los coches autónomos con renderizado 3D de escenas en tiempo real.

GSRender mejora la comprensión del espacio 3D a través de técnicas innovadoras y requisitos de datos simplificados.

Descubre cómo la monitorización predictiva mejora la seguridad en coches y robots autónomos.

Aprende cómo PPN está cambiando las carreras de autos autónomos a través de la comprensión de escenas en tiempo real.

UniPLV combina tipos de datos para un reconocimiento de escenas más inteligente.

Descubre cómo COBRA mejora la recuperación de datos para mejores resultados en machine learning.

Métodos innovadores usan motores de juego para mejorar los entornos de prueba de sistemas autónomos.

Un nuevo marco de pruebas de fuzz mejora la seguridad y eficiencia de los drones.

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WeatherGS soluciona problemas de calidad de imagen causados por la lluvia y la nieve.