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Il machine learning migliora la precisione del GNSS, superando le sfide nella selezione dei segnali.

Introducendo DSTCGCN per migliorare l'accuratezza delle previsioni del traffico.

Creare un trasporto aereo sicuro ed efficiente nelle città richiede una pianificazione attenta.

Un nuovo approccio migliora la previsione del flusso di traffico usando tecniche grafiche avanzate.

Una nuova prospettiva nell'analizzare le reti con la dualità nodo-livello rivela intuizioni più profonde.

Esplora i progressi nella connettività dei grafi e le loro applicazioni pratiche in diversi settori.

Ottimizzare il controllo del veicolo per bilanciare velocità e consumo energetico in modo efficace.

Nuovi schermi di sicurezza affrontano ritardi nei sistemi autonomi per garantire operazioni più sicure.

Esaminando il ruolo dei controllori nel garantire la sicurezza all'interno di vari sistemi.

Questo documento presenta un modello innovativo per analizzare i dati degli eventi su strutture grafiche.

AGC-net migliora le previsioni sul traffico grazie al contesto e all'adattabilità.

Esaminare il comportamento dei conducenti e l'impatto della tecnologia V2V sulla sicurezza stradale.

Il pooling adattivo può migliorare l'efficienza del ride sharing e l'esperienza dell'utente.

La previsione a breve termine della traiettoria è fondamentale per la sicurezza dei veicoli autonomi.

Scopri come la previsione della traiettoria garantisce una guida sicura per i veicoli autonomi.

Uno sguardo a come migliorare la gestione dei dati sul traffico tramite un linguaggio naturale specifico per le applicazioni.

L'uso delle e-bike sta accelerando, influenzando la salute e l'ambiente.

La ricerca esplora come il DRL migliori le prestazioni della guida automatizzata in diverse situazioni.

U-MPPI migliora la pianificazione del percorso per una navigazione autonoma più sicura in ambienti incerti.

Analizzando l'algoritmo greedy per una gestione efficace del parcheggio delle auto nei garage.

Questo studio esamina come il 5G migliora l'accuratezza del posizionamento indoor utilizzando segnali multipath.

Un modo nuovo per rendere le auto a guida autonoma più sicure e comode.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nei sistemi di riconoscimento delle targhe.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione bilevel migliora la gestione e la pianificazione del traffico.

TwinLiteNet offre una soluzione leggera per una rilevazione precisa dell'area di guida e delle corsie.

Valutare i rischi nei sistemi di rilevamento ostacoli per treni autonomi a bassa velocità.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza delle simulazioni del comportamento di viaggio nelle città.

Nuovi metodi mirano a migliorare la sicurezza e la privacy nella comunicazione V2X.

Lo studio analizza come gli ambienti ciclistici influenzano le percezioni di sicurezza e le abitudini di ciclismo.

HUTFormer migliora le previsioni del traffico combinando dati a più scale e tecniche di modellazione avanzate.

I dati anonimi sui movimenti danno un'idea del comportamento umano nelle città.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei percorsi degli agenti in movimento nei trasporti.

Usando dataset più piccoli per sistemi di rilevamento 3D degli oggetti più veloci e economici.

Due robot e una bici lavorano insieme per trovare un'uscita sconosciuta in modo efficiente.

Migliorare i sistemi di rilevamento e segmentazione degli oggetti per auto a guida autonoma più sicure.

Esaminando l'importanza e le tecniche della previsione dei percorsi nei servizi di consegna.

Uno studio recente presenta una tecnica per valutare il carico cognitivo tramite dati EEG.

Uno studio su come le reti 5G influenzano la comunicazione dei droni nelle zone suburbane.

Esaminare come la tecnologia migliori l'ispezione e la manutenzione dei pavimenti.

Il nuovo schema XAI-CHEST migliora la trasparenza e le prestazioni della stima del canale nelle comunicazioni.