Une nouvelle méthode améliore le contrôle des véhicules marins dans des eaux difficiles.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode améliore le contrôle des véhicules marins dans des eaux difficiles.
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Une nouvelle approche pour prévoir les résultats dans des systèmes avec du hasard en utilisant des GNN.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour une conduite autonome plus sûre en milieu urbain.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des objets en utilisant plusieurs types d'images.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les capteurs traitent les données pour une meilleure détection des objets.
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Un aperçu des défis et des défenses contre les attaques adversariales en apprentissage profond.
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Un nouveau système permet aux voitures autonomes de naviguer en utilisant uniquement des informations visuelles.
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Les chercheurs utilisent des images de drones pour créer des cartes efficaces pour les simulations de voitures autonomes.
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JetSeg propose une segmentation sémantique rapide et précise en temps réel pour les appareils à faible consommation.
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De nouvelles stratégies améliorent la stabilité et la sécurité dans les systèmes de contrôle pour différentes applications.
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Combiner la 5G avec des capteurs embarqués améliore la précision de la navigation des véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode prédit efficacement les mouvements des véhicules tout-terrain dans des conditions difficiles.
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Utiliser des signaux radio pour une cartographie précise en robotique.
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Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la sécurité de l'apprentissage par renforcement hors ligne.
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Co-MOT améliore la précision et l'efficacité du suivi grâce à des techniques innovantes.
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KARNet combine l'apprentissage machine et la physique pour de meilleures prédictions de conduite autonome.
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Apprends comment les systèmes de contrôle gèrent la prise de décision dans des environnements imprévisibles.
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Une méthode auto-supervisée pour la prédiction de mouvement en utilisant uniquement des nuages de points non étiquetés.
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Analyser le rôle des simulations dans la sécurité des véhicules autonomes et leurs limites.
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La vue d'ensemble améliore la reconnaissance visuelle des lieux pour une meilleure précision dans la conduite autonome.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des données LiDAR pendant des conditions météorologiques difficiles.
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Une nouvelle méthode améliore les processus de validation pour les voitures autonomes et les robots.
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Un nouveau système de conduite de robot combine apprentissage et prise de décisions claire.
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OVO permet une prédiction flexible de l'occupation des objets en 3D sans avoir besoin d'un gros étiquetage.
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Maskomaly détecte des anomalies dans les images sans exemples au préalable.
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PlaNeRF améliore la modélisation 3D à partir d'images 2D, en améliorant la géométrie et la qualité de l'image.
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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité dans la robotique et les véhicules autonomes.
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GMSF propose une nouvelle façon d'estimer le mouvement dans l'espace 3D.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration de la communication pour renforcer la sécurité routière aux intersections.
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TReR améliore la reconnaissance des lieux pour les véhicules autonomes en utilisant des données LiDAR 3D.
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Occ-BEV améliore la perception des véhicules grâce à une modélisation 3D multi-caméra et à l'intégration de données.
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Explorer les complexités du dépassement dans la conduite autonome.
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Une nouvelle méthode aide les voitures autonomes à s'adapter aux conditions météorologiques changeantes sans perdre leurs compétences précédentes.
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AGILE3D améliore la segmentation 3D en permettant l'interaction simultanée avec les objets.
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Une nouvelle méthode pour identifier efficacement les erreurs de classification dans les modèles d'apprentissage machine.
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Le dataset RACECAR offre des insights sans précédent sur la course autonome avec des scénarios et des données variés.
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Cette étude améliore les véhicules autonomes grâce à des stratégies de modelage de récompense conscientes des risques.
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Cet article parle de comment gérer les incohérences dans les explications en langage naturel pour l'IA.
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Un nouveau modèle améliore l'analyse des images panoramiques pour des applications concrètes.
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Une nouvelle méthode localise les véhicules en utilisant le lidar et des images satellites sans dépendre du GPS.
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