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De nouvelles méthodes visent à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique à travers différents endroits.

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Utiliser des modèles d'IA pour améliorer la planification de la mobilité personnelle en milieu urbain.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'objets et la sécurité dans les voitures autonomes.

Ce modèle améliore les prédictions des habitudes de trajet pour un meilleur aménagement urbain.

Les drones révolutionnent la livraison du dernier kilomètre, boostant la vitesse et l'efficacité.

Méthodes pour améliorer la précision du système face à la désinformation et au bruit.

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Un nouvel algorithme d'apprentissage pour les agents dans des scénarios multi-joueurs contraints.

Le vélo peut aider à améliorer la santé publique et à réduire les émissions.

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Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des routes dans des images satellites variées.

Cette méthode améliore la recherche urbaine en collectant les perceptions du public sur les vues des rues.

Un nouveau cadre s'attaque aux incertitudes dans les modèles de choix discret pour de meilleures prédictions.

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Cette étude explore les motifs d'écoulement autour des trains à grande vitesse pour améliorer le design aérodynamique.

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Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de la collecte de données dans les réseaux de capteurs.

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Une étude révèle le potentiel de la réalité augmentée pour améliorer les interactions piéton-véhicules autonomes.

Examiner le rôle des eHMIs pour améliorer la sécurité des piétons et des véhicules autonomes.

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One4All-ST propose une façon simplifiée de prédire les mouvements et besoins urbains.

La technologie radar améliore les systèmes de communication pour une connectivité des véhicules en temps réel.

Le diagnostic de pannes est super important pour que les systèmes automatiques marchent bien dans plein de secteurs.

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Mélanger HMDP et MPC pour des opérations de véhicules autonomes plus sûres.

Les NTN changent la façon dont on se connecte à travers de grandes distances.

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