LeOCLR améliore l'apprentissage contrastif en utilisant des images originales pour une meilleure compréhension.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cet article traite du développement de systèmes intelligents pour les camions autonomes.
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Cette étude examine comment les projections peuvent améliorer la sécurité des piétons autour des véhicules autonomes.
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L'algorithme SynPF montre des promesses pour une localisation fiable des véhicules dans des conditions de course difficiles.
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De nouvelles techniques améliorent la sécurité des tests pour les voitures autonomes.
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Cette recherche évalue l'utilisation des LLM pour des scénarios réalistes de voitures autonomes.
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Une nouvelle méthode sépare les éléments en mouvement et statiques dans les environnements urbains.
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Une nouvelle plateforme améliore l'analyse de sécurité pour les voitures autonomes face aux menaces potentielles.
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L'étude propose une référence pour contrôler efficacement des groupes de véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de calibration pour les radars MIMO et les capteurs optiques à courte distance.
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Un nouveau cadre améliore la prédiction des intentions des piétons pour les voitures autonomes.
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Une nouvelle approche combine la théorie des jeux et la planification de mouvement pour des stratégies de course meilleures.
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De nouvelles méthodes utilisant des GPUs améliorent les solveurs linéaires pour une meilleure prise de décision.
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Explorer la prise de décision et l'explicabilité dans les voitures autonomes.
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Comprendre les voitures autonomes, c'est super important pour la confiance et la sécurité.
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BriSe AI se concentre sur l'auto-conscience des machines pour de meilleures interactions.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la modélisation 3D en utilisant l'apprentissage fédéré.
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De nouvelles techniques permettent une segmentation flexible des données Lidar sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.
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Un nouveau modèle améliore l'estimation de la profondeur en combinant les prédictions et l'analyse multi-images.
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DepthFM améliore la vitesse et la précision dans l'estimation de profondeur en utilisant des techniques d'appariement de flux.
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L'apprentissage fédéré améliore la coopération entre les véhicules autonomes dans des conditions météo difficiles.
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L'apprentissage par renforcement améliore les méthodes de test pour la sécurité de la conduite autonome.
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Explorer le potentiel des systèmes ISAC monostatiques dans la communication moderne.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des piétons en utilisant des images RGB et thermiques.
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Un nouveau modèle qui améliore l'analyse de données 3D pour les systèmes autonomes.
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Ce travail présente un cadre pour améliorer la sécurité dans la navigation des véhicules autonomes.
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Les chercheurs utilisent des NeRFs pour améliorer les systèmes de conduite autonome grâce à des environnements simulés.
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La recherche vise à améliorer l'interprétation des environnements 3D par les machines pour la sécurité.
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Une nouvelle méthode améliore les systèmes LiDAR pour renforcer la sécurité des voitures autonomes.
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DriveCoT améliore la clarté et la sécurité des décisions des voitures autonomes.
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Un cadre pour que les machines apprennent les préférences des utilisateurs à partir de données visuelles.
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Cette étude examine le rôle de la simulation dans le développement de politiques de contrôle pour les robots autonomes.
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MAVOS présente une méthode efficace pour suivre des objets dans de longues vidéos.
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Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les objets en mouvement dans la conduite autonome.
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AIDE simplifie la gestion des données pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans des environnements variés en utilisant des données LiDAR.
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Une nouvelle approche améliore les systèmes de caméra et de radar pour une meilleure détection des objets.
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Ce papier présente une méthode formelle pour tester les perturbations de circulation dans les véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des voitures autonomes grâce à une interaction semblable à celle des humains.
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Améliorer la détection des gros objets dans les environnements de véhicules autonomes.
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