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Un nuovo metodo migliora il movimento dei robot con intuizioni sul comportamento umano.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali nei compiti di regressione.

Un nuovo framework migliora il rilevamento degli oggetti per articoli conosciuti e sconosciuti.

Capire la comunicazione è fondamentale per fidarsi dei veicoli autonomi.

SLAIM migliora il tracciamento e la mappatura in tempo reale usando reti neurali avanzate e informazioni sulla profondità.

Un metodo veloce per creare modelli 3D da sole sei foto, perfetto per i veicoli.

Un nuovo approccio per migliorare il tracciamento multi-oggetto attraverso dati 3D.

Le reti ISAC stanno cambiando il panorama della connettività wireless e delle capacità di rilevamento.

Una panoramica delle applicazioni di NeRF che stanno trasformando la tecnologia delle auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora il posizionamento dei veicoli usando il 5G e sensori a bordo.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità del modello potenziando il rilevamento OOD.

La misurazione dei canali migliora i sistemi wireless grazie a una misurazione efficace del segnale.

Esplorando nuovi metodi per migliorare la rappresentazione dell'incertezza nel deep learning.

Migliorare le strategie di controllo per i sistemi evitando gli ostacoli.

Migliorare il tracciamento della posizione con metodi innovativi di tecnologia quantistica.

Un nuovo approccio all'analisi della sicurezza usando funzioni barriera stocastiche a tratti.

Stiamo unendo i dati delle telecamere e dei radar per avere una migliore rilevazione degli oggetti nei veicoli autonomi.

Introducendo una piattaforma di ricerca flessibile per l'innovazione nella guida automatizzata.

Nuovo modello migliora il riconoscimento dell'ambiente del veicolo usando telecamere e LiDAR.

I robot possono migliorare la navigazione classificando i diversi terreni in ambienti difficili.

Valutare le tecniche di traduzione delle immagini nei test delle auto a guida autonoma.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza misurando la fiducia nelle decisioni dei veicoli a guida autonoma.

Introducendo un nuovo framework per animazioni realistiche di pedoni nell'addestramento degli AV.

Questo metodo migliora la sicurezza delle auto a guida autonoma grazie a tecniche di rilevamento avanzate.

Un nuovo sistema prevede le azioni dei pedoni e dei conducenti, migliorando la sicurezza stradale.

La ricerca si concentra su come i veicoli autonomi possono adattarsi agli stili di guida umani per il comfort.

M3Net migliora la segmentazione LiDAR per le auto a guida autonoma integrando diversi dataset e sensori.

Affrontare i problemi di comunicazione per un convoglio di veicoli più sicuro ed efficiente.

Un metodo per addestrare gli agenti a seguire le regole mentre massimizzano i premi.

L'apprendimento federato affronta nuovi attacchi di avvelenamento, minacciando la sicurezza nella tecnologia delle auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nella raggiungibilità ad alta dimensione per veicoli autonomi.

BadFusion usa i dati della fotocamera per lanciare attacchi backdoor sui sistemi di guida autonoma.

Nuovo modello di intelligenza artificiale migliora la comprensione delle immagini in tre dimensioni.

PAFOT migliora i test di sicurezza per le auto a guida autonoma attraverso tecniche di simulazione avanzate.

Un modo nuovo per valutare come i guidatori comunicano e interagiscono sulla strada.

DriveWorld migliora la tecnologia di guida autonoma analizzando dati spaziali e temporali.

Combinare i dati LiDAR e della camera per migliorare l'efficienza della tecnologia per auto a guida autonoma.

Un nuovo algoritmo migliora la sicurezza e l'efficienza nei veicoli autonomi connessi.

Questo studio sviluppa un controllore per veicoli autonomi per migliorare la sicurezza nel traffico.

Nuovo sistema protegge i veicoli autonomi dagli attacchi di spoofing GPS.