AutonomROS integra hardware riconfigurabile per un'operazione efficiente dei veicoli autonomi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
AutonomROS integra hardware riconfigurabile per un'operazione efficiente dei veicoli autonomi.
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Questo articolo esamina le proprietà e le applicazioni delle schiume sintattiche in alluminio.
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Pianificazione efficiente per la cooperazione tra UAV e UGV in operazioni con carburante limitato.
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Metodi innovativi migliorano la sicurezza e la precisione della navigazione dei veicoli autonomi.
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Questo studio migliora il coordinamento dei CAV in condizioni di traffico variabile.
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Utilizzare gemelli digitali per migliorare la rilevazione delle anomalie nella gestione del controllo dei treni.
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I taxi volanti e gli eVTOL potrebbero rivoluzionare i viaggi in città, riducendo il traffico.
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Scopri come ottimizzare la migrazione dei gemelli digitali per migliorare le esperienze degli utenti nei metaversi veicolari.
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Migliorare le interazioni dei veicoli attraverso una migrazione ottimizzata e una gestione delle risorse.
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I veicoli autonomi possono trasformare la raccolta e la gestione dei dati sul traffico nelle aree urbane.
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FusionFormer migliora il rilevamento di oggetti 3D combinando in modo efficace i dati della camera e del LiDAR.
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Un nuovo approccio quantistico migliora l'efficienza del routing nella logistica.
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La tecnologia dei dirigibili a basso costo punta a migliorare la consegna di forniture di emergenza nelle zone rurali.
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Un nuovo approccio per modellare il flusso del traffico usando dati non locali.
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Un sistema che combina video e dati GPS per il tracciamento dei veicoli sull'Interstate 24.
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Una panoramica delle tecniche di tracciamento e delle loro sfide in ambienti complessi.
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Un metodo per migliorare le auto a guida autonoma attraverso un apprendimento migliore e il rispetto delle regole del traffico.
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Questo articolo parla dell'uso del machine learning nella gestione del traffico.
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Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti in condizioni meteo avverse per tecnologie più sicure.
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Questo articolo parla di nuovi metodi per migliorare il trasferimento dei compiti nelle auto a guida autonoma.
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Un metodo per bilanciare la fornitura e la domanda di idrogeno per un'adozione efficace dei veicoli.
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Impara a muovere le risorse in modo efficiente attraverso le reti.
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Presentiamo CRAMP, un metodo che migliora la navigazione degli agenti in ambienti affollati.
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Esplorare come i modelli linguistici migliorano la comunicazione e il processo decisionale delle auto a guida autonoma.
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Un nuovo metodo migliora il coordinamento tra droni e veicoli a terra per operazioni prolungate.
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Esaminare il legame tra l'uso del suolo e il camminare nelle comunità.
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Un nuovo metodo per generare dati di flusso urbano in città senza informazioni storiche.
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Un nuovo approccio migliora il tracciamento di obiettivi in movimento sovrapposti usando metodi di clustering.
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Un nuovo metodo migliora la scelta dei centri logistici per consegne efficienti a Lahore.
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Il framework LLM-Mob migliora l'accuratezza nel predire i modelli di mobilità umana.
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Migliorare l'utilizzo dei camion attraverso la collaborazione può ridurre significativamente le emissioni di carbonio.
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Il nuovo framework SurrealDriver migliora la simulazione degli agenti di guida per ambienti urbani.
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Un nuovo sistema migliora le decisioni degli AV durante la costruzione stradale.
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Esaminare come i valori influenzano le decisioni nell'etica dei veicoli autonomi.
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Combinare tecniche di rilevamento degli oggetti con la calibrazione migliora l'accuratezza e l'affidabilità.
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Un nuovo metodo migliora la navigazione degli ASV nei canali urbani affollati.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni delle serie storiche multivariate usando tecniche di mascheramento innovative.
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Un metodo per gestire più agenti per formazioni sicure e evitare collisioni.
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