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Structure flow offre des infos en temps réel sur le mouvement pour la robotique et les véhicules autonomes.

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La méthode UAD réduit les besoins en données et améliore l'efficacité dans la conduite autonome.

Nouveau cadre améliore la détection d'objets connus et inconnus dans l'espace tridimensionnel.

Les CMDPs fusionnent la maximisation des récompenses avec la sécurité dans les applications d'IA.

Une approche innovante pour la collecte efficace de retours d'information dans l'apprentissage par renforcement pour la sécurité.

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SeFlow améliore l'estimation de mouvement pour les voitures autonomes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la cartographie en nuage de points en supprimant les objets dynamiques.

FALCON nettoie les images floues rapidement tout en gardant la qualité pour différentes applications.

Découvre comment les nouvelles méthodes de calcul peuvent réduire la consommation d'énergie dans les systèmes d'IA.

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De nouvelles méthodes améliorent les systèmes LiDAR pour de meilleures performances par mauvais temps.

Une nouvelle méthode de grille améliore la façon dont les voitures autonomes gèrent les zones inconnues.

Une nouvelle méthode améliore la détection et le suivi dans les véhicules autonomes en utilisant des caméras multi-vues.

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De nouvelles métriques et le module EdgeHead améliorent la détection 3D pour les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode basée sur des points améliore la compréhension des scènes pour les véhicules autonomes.

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Un ensemble de données pour améliorer la performance des véhicules autonomes dans différentes conditions météorologiques.

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Développer un modèle pour une segmentation d'image précise dans des conditions de conduite diverses.

Des méthodes innovantes transforment la façon dont les systèmes détectent et localisent des objets dans des espaces 3D.

VQA-Diff combine des techniques pour améliorer la modélisation 3D de véhicules à partir d'images du monde réel.

Combiner la reachabilité Hamilton-Jacobi avec l'apprentissage par renforcement améliore la sécurité dans les systèmes de contrôle.

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RHRSegNet améliore la segmentation sémantique pour les images de nuit, super important pour la conduite autonome.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité en prédisant avec précision le Temps jusqu'à Collision grâce à des caméras basées sur des événements.

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Cet article parle de méthodes pour améliorer les systèmes de contrôle en utilisant la compression de données axée sur les objectifs.

De nouvelles stratégies combinent la cartographie et la prédiction du comportement pour les véhicules autonomes.

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Un jeu de données révolutionnaire vise à améliorer la technologie de camionnage autonome grâce à des données vastes et de haute qualité.

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