Examiner comment les piétons réagissent aux véhicules automatisés dans des environnements partagés.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explorer comment les véhicules autonomes peuvent exprimer des émotions pour améliorer la sécurité et le confort des piétons.
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Explorer comment les jumeaux numériques intelligents transforment différentes industries grâce à l'apprentissage profond.
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Explorer comment la technologie mmWave peut améliorer la communication pour les véhicules connectés.
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Une nouvelle approche pour sécuriser les véhicules autonomes connectés contre les risques et améliorer la sécurité des transports.
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Une étude révèle le potentiel de la réalité augmentée pour améliorer les interactions piéton-véhicules autonomes.
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Examiner le rôle des eHMIs pour améliorer la sécurité des piétons et des véhicules autonomes.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la mesure de l'épaisseur des chaussées en asphalte grâce à la technologie GPR.
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One4All-ST propose une façon simplifiée de prédire les mouvements et besoins urbains.
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La technologie radar améliore les systèmes de communication pour une connectivité des véhicules en temps réel.
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Le diagnostic de pannes est super important pour que les systèmes automatiques marchent bien dans plein de secteurs.
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Examiner le rôle des motifs de mouvement dans la formation de la séparation sociale dans les villes.
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Mélanger HMDP et MPC pour des opérations de véhicules autonomes plus sûres.
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Les NTN changent la façon dont on se connecte à travers de grandes distances.
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Une nouvelle approche améliore l'efficacité du routage des véhicules en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.
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Explorer comment les innovations en IA peuvent améliorer les véhicules automatisés connectés et la sécurité des transports.
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La technologie 6G promet des vitesses plus rapides, une latence réduite et une meilleure connectivité pour tout le monde.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la planification des trajets pour les conducteurs de véhicules électriques.
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L'étude propose une référence pour contrôler efficacement des groupes de véhicules autonomes.
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Explorer comment la réalité virtuelle aide à étudier les interactions entre les piétons et les voitures autonomes.
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Explorer comment la réalité augmentée peut améliorer la navigation en ville et les interactions avec les voitures autonomes.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer le contrôle des véhicules dans des convois connectés et automatisés.
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Analyser l'impact des trajets sur la santé et des solutions possibles.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité et la sécurité des véhicules dans les systèmes de transport intelligent.
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Un système sécurisé pour la communication des véhicules améliore la sécurité et la vie privée.
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Un nouveau cadre améliore la détection d'objets dans les environnements urbains en utilisant l'apprentissage à vocabulaire ouvert.
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L'examen des stratégies de tarification pour des services de covoiturage efficaces et leur impact.
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Découvre comment les algorithmes distribués simplifient l'allocation des ressources entre les agents.
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Une nouvelle méthode utilise l'informatique quantique pour s'attaquer à des défis complexes de routage de livraison.
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Explore les arbres couvrants minimums et leur impact sur les grilles et les applications du monde réel.
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Analyser comment les techniques de compression vidéo affectent la performance des caméras fisheye dans les voitures autonomes.
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Une nouvelle approche duale améliore la sécurité et l'efficacité dans les systèmes de transport intelligents.
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TwinLiteNet propose une solution efficace pour la segmentation sémantique dans les voitures autonomes.
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Un nouveau système utilise des véhicules et l'informatique quantique pour détecter les fuites de gaz plus rapidement.
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Une nouvelle approche pour améliorer les tests réalistes des véhicules autonomes en utilisant CtRL-Sim.
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Analyser comment le covoiturage électrique influence les coûts énergétiques et l'intégration des énergies renouvelables.
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Examiner comment les voitures électriques affectent l'accès aux services pendant les pannes de courant.
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Une nouvelle plateforme vise à améliorer la navigation des véhicules connectés en utilisant des jumeaux numériques.
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Cette recherche applique l'antifragilité pour améliorer la gestion du trafic urbain pendant les perturbations.
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R T-LLM améliore la précision des prévisions de trafic et explique ses prédictions.
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