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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.

Aprende cómo las técnicas asíncronas mejoran la toma de decisiones en tiempo real para agentes de IA.

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.

Aprende a mejorar la fiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo a través de la interpretabilidad y la robustez.

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

Un nuevo método mejora la percepción de los vehículos para una navegación autónoma más segura.

MMD-LoRA ayuda a los vehículos autónomos a estimar la profundidad en condiciones climáticas difíciles.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en coches autónomos usando datos de cámaras y LiDAR.