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Cette étude met en avant l'importance de la détection d'objets dans les zones de construction pour les voitures autonomes.

CASPFormer innove la prédiction de trajectoire en utilisant des images vues du ciel.

Une étude sur les effets de sloshing et l'utilisation de baffles dans le transport de gaz naturel liquéfié.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode pour prédire le comportement du trafic en utilisant des modèles d'IA avancés.

Des chercheurs améliorent la reconnaissance des feux de circulation pour les voitures autonomes par mauvais temps.

Être sympa aide l'IA à mieux servir les humains.

MFTP change la façon dont les voitures autonomes prédisent les mouvements sans cartes détaillées.

Ce système améliore la façon dont on surveille les petits objets sur la route.

Combiner la localisation et le suivi pour une conduite autonome plus sûre.

SpaRC améliore la détection des véhicules en combinant les données radar et caméra pour une meilleure détection des objets.

SEED4D crée des données synthétiques pour des technologies de conduite autonome plus intelligentes.

FedPAW utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer les prédictions de vitesse des véhicules tout en garantissant la confidentialité.

Découvre comment les voitures autonomes apprennent à voir et à réagir sur la route.

Les avancées dans la reconstruction de scènes 3D transforment la sécurité routière.

Une nouvelle méthode améliore la perception des véhicules pour une navigation autonome plus sûre.