Nuevo enfoque mejora la detección de aceras para vehículos autónomos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Nuevo enfoque mejora la detección de aceras para vehículos autónomos.
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VecKM mejora la codificación de geometría local para nubes de puntos, aumentando la eficiencia y la robustez.
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Nuevos métodos mejoran la seguridad al predecir los movimientos de peatones fuera de la vista para vehículos autónomos.
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Un nuevo enfoque para escenarios de tráfico realistas en pruebas de vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la detección de objetos en vehículos autónomos usando datos de sensores combinados.
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LidarDM genera videos de LiDAR realistas para el entrenamiento y prueba de vehículos autónomos.
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Presentando métodos de control eficientes para sistemas a gran escala utilizando observadores distribuidos.
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Un nuevo método mejora la predicción de movimiento para vehículos autónomos, centrándose en la seguridad y la incertidumbre.
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Explorando cómo el aprendizaje semi-supervisado combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar los modelos de IA.
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Usar datos históricos de LiDAR para mejorar la detección 3D en vehículos autónomos con cámaras.
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La investigación se centra en mejorar los métodos de mapeo para una identificación de ubicación más eficiente.
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MemFlow ofrece estimación de flujo óptico en tiempo real usando un módulo de memoria para mayor precisión.
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EasyTrack y EasyTrack++ mejoran el seguimiento de objetos en entornos 3D usando nubes de puntos.
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Modelos innovadores mejoran la comprensión de las condiciones de la carretera para vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la resistencia del seguimiento de objetos visuales frente a ataques sutiles.
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Descubre cómo los coches a pequeña escala están moldeando la educación e investigación en conducción autónoma.
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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 marco mejora la conciencia de los vehículos a través de datos compartidos y priorización.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje por imitación usando boosting.
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Aprende a clasificar objetos usando imágenes y nubes de puntos 3D sin etiquetas.
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Un nuevo método mejora el movimiento de los robots con ideas sobre el comportamiento humano.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones de redes neuronales en tareas de regresión.
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Un nuevo marco mejora la detección de objetos para artículos conocidos y desconocidos.
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Entender la comunicación es clave para la confianza en los vehículos autónomos.
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SLAIM mejora el seguimiento y mapeo en tiempo real usando redes neuronales avanzadas e información de profundidad.
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Un método rápido para crear modelos 3D a partir de solo seis fotos, ideal para vehículos.
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Un nuevo enfoque para mejorar el seguimiento de múltiples objetos a través de datos 3D.
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Las redes ISAC están cambiando el panorama de la conectividad inalámbrica y las capacidades de detección.
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Una visión general de las aplicaciones de NeRF que están transformando la tecnología de autos autónomos.
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Un nuevo método mejora la localización de vehículos usando 5G y sensores a bordo.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad del modelo al mejorar la detección de OOD.
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La medición de canal mejora los sistemas inalámbricos a través de mediciones efectivas de señal.
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Explorando nuevos métodos para mejorar la representación de la incertidumbre en el aprendizaje profundo.
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Mejorando las estrategias de control para sistemas mientras evitamos obstáculos.
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Mejorando el seguimiento de ubicación con métodos innovadores de tecnología cuántica.
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Un nuevo enfoque para el análisis de seguridad usando funciones de barrera estocásticas por partes.
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Estamos combinando datos de cámaras y radares para mejorar la detección de objetos en los vehículos autónomos.
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Presentamos una plataforma de investigación flexible para la innovación en conducción automatizada.
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Nuevo modelo mejora el reconocimiento del entorno del vehículo usando cámaras y LiDAR.
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Los robots pueden mejorar la navegación clasificando diferentes terrenos en entornos difíciles.
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