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L'apprentissage automatique améliore la précision des GNSS, surmontant les défis liés à la sélection des signaux.

Présentation de DSTCGCN pour une meilleure précision des prévisions de trafic.

Créer un transport aérien sûr et efficace dans les villes nécessite une planification soignée.

Une nouvelle approche améliore la prévision du flux de trafic en utilisant des techniques de graphes avancées.

Une nouvelle façon de regarder les réseaux avec la dualité des nœuds et des couches révèle des infos plus profondes.

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Optimiser le contrôle des véhicules pour équilibrer vitesse et consommation d'énergie efficacement.

De nouveaux boucliers de sécurité traitent les retards dans les systèmes autonomes pour garantir un fonctionnement plus sûr.

Examiner le rôle des contrôleurs pour garantir la sécurité dans différents systèmes.

Ce document présente un nouveau modèle pour analyser des données d'événements sur des structures de graphes.

AGC-net améliore les prévisions de trafic grâce au contexte et à l'adaptabilité.

Examiner le comportement des conducteurs et l'impact de la technologie V2V sur la sécurité routière.

Le stop pooling adaptatif peut améliorer l'efficacité du covoiturage et l'expérience utilisateur.

La prédiction de la trajectoire à court terme est super importante pour la sécurité des véhicules autonomes.

Apprends comment la prédiction de trajectoire garantit une conduite sécurisée pour les véhicules autonomes.

Un aperçu de l'amélioration de la gestion des données de trafic grâce au langage naturel spécifique à une application.

L'utilisation des e-bikes est en plein essor, affectant la santé et l'environnement.

La recherche examine comment le DRL améliore les performances de conduite automatisée dans des scénarios variés.

U-MPPI améliore la planification de trajectoire pour une navigation autonome plus sûre dans des environnements incertains.

Analyse de l'algorithme avide pour une gestion efficace du stationnement des voitures dans les garages.

Cette étude examine comment la 5G améliore la précision du positionnement intérieur en utilisant des signaux multipath.

Une nouvelle approche pour rendre les voitures autonomes plus sûres et plus confortables.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des systèmes de reconnaissance de plaques d'immatriculation.

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TwinLiteNet propose une solution légère pour une détection précise des zones de conduite et des pistes.

Évaluer les risques dans les systèmes de détection d'obstacles pour les trains autonomes à basse vitesse.

Un nouveau cadre améliore la précision des simulations de comportement de voyage dans les villes.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la sécurité et la vie privée dans la communication V2X.

L'étude analyse comment les environnements de vélo influencent les perceptions de sécurité et les habitudes de cyclisme.

HUTFormer améliore les prévisions de trafic en combinant des données multi-échelles et des techniques de modélisation avancées.

Des données de mouvement anonymisées éclairent le comportement humain dans les villes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des trajets des agents en mouvement dans les transports.

Utiliser des plus petits ensembles de données pour des systèmes de détection d'objets 3D plus rapides et moins chers.

Deux robots et un vélo bossent ensemble pour trouver une sortie inconnue de manière efficace.

Améliorer les systèmes de détection d'objets et de segmentation pour des voitures autonomes plus sûres.

Examiner l'importance et les techniques de prédiction d'itinéraire dans les services de livraison.

Une étude récente présente une technique pour évaluer la charge cognitive à l'aide de données EEG.

Une étude sur comment les réseaux 5G impactent la communication des drones dans les zones suburbaines.

Examiner comment la technologie améliore l'inspection et l'entretien des routes.

Le nouveau schéma XAI-CHEST améliore la transparence et la performance de l'estimation des canaux en communication.