Un nuovo approccio per migliorare la sicurezza dei veicoli autonomi contro le minacce informatiche.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un nuovo approccio per migliorare la sicurezza dei veicoli autonomi contro le minacce informatiche.
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Un nuovo approccio per valutare la sicurezza dei veicoli a guida autonoma attraverso simulazioni controfattuali.
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Nuove tecniche migliorano il rilevamento OOD mantenendo l'accuratezza della classificazione.
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Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in ambienti diversi per le auto a guida autonoma.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei movimenti dei carrelli elevatori in ambienti affollati.
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Nuovo metodo migliora l'identificazione di oggetti strani sulla strada.
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Nuovi metodi migliorano la resistenza dei sistemi di rilevamento degli oggetti ai cambiamenti avversi.
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Combinare i dati LiDAR e quelli della camera migliora l'accuratezza nella segmentazione panottica 3D.
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Un nuovo metodo per il tracciamento e la segmentazione usando solo modelli di apparenza.
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Questo articolo esplora come la neuroevoluzione migliori la previsione della traiettoria dei veicoli attraverso l'ottimizzazione multi-obiettivo.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti 3D per veicoli autonomi usando la rappresentazione BEV.
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Questo studio rivela dei pregiudizi su come le auto autonome rilevano i pedoni in base all'età e al colore della pelle.
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Esplorando il ruolo di AirComp nella gestione efficiente dei dati wireless.
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NP-SemiSeg migliora l'accuratezza della segmentazione semantica mentre stima l'incertezza.
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Uno studio presenta un dataset e tecniche per migliorare la chiarezza delle immagini durante la pioggia.
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Un metodo che riduce la complessità delle reti neurali per migliorare l'efficienza della verifica.
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Migliorare la navigazione delle imbarcazioni senza equipaggio usando tecniche avanzate di elaborazione delle immagini.
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Questo articolo parla dell'importanza di prevedere i movimenti dei pedoni per la sicurezza dei veicoli autonomi.
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Nuovo framework migliora la fusione dei sensori e la calibrazione per dispositivi autonomi.
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Un nuovo sistema modulare migliora l'accuratezza della stima dello stato del veicolo.
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Questo studio mostra come i conducenti gestiscono le situazioni di immissione sulla strada.
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SegDA migliora il riconoscimento degli oggetti nelle immagini reali per le auto a guida autonoma.
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Un nuovo modello migliora la stima della profondità usando un'unica immagine.
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Esaminando i metodi di localizzazione cooperativa per veicoli sottomarini senza GPS.
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Uno sguardo a LPVMPC e NMPC per una guida sicura.
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Un nuovo set di dati migliora l'addestramento delle auto a guida autonoma per condizioni stradali difficili.
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Un nuovo approccio migliora il rilevamento degli ostacoli nei veicoli autonomi grazie a manovre pianificate.
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Scopri come l'illuminazione quantistica migliora il rilevamento degli oggetti in ambienti difficili.
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Nuovi metodi garantiscono l'accuratezza della posizione della telecamera in applicazioni critiche.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni delle posizioni future per i veicoli autonomi.
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Presentiamo CoverNav, un metodo per i robot per scoprire percorsi nascosti all'aperto.
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Esplorando i più recenti miglioramenti nei sistemi di auto da corsa autonome per prestazioni e sicurezza migliori.
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Nuove tecniche migliorano la percezione delle auto a guida autonoma senza bisogno di tanti dati etichettati.
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PatchContrast migliora il riconoscimento degli oggetti nei veicoli autonomi usando dati non etichettati in modo efficiente.
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Uno sguardo alle tecniche robuste di apprendimento per rinforzo per decisioni affidabili.
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Un nuovo metodo migliora l'auto-localizzazione dei veicoli usando telecamere e immagini satellitari.
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Un nuovo modello combina memoria e anticipazione per una previsione delle azioni migliore.
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Un approccio innovativo per proteggere i dati sensibili catturati dalle auto a guida autonoma.
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La ricerca su reti di rilevamento-segmentazione aumenta la sicurezza nelle auto a guida autonoma.
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BOTT offre un approccio innovativo per tenere traccia di oggetti 3D nelle auto a guida autonoma.
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