交通 に関する最新の記事

TAPVid-3Dベンチマークは、ロボットや動画アプリ向けの3Dポイントトラッキングを強化するよ。

研究によれば、戦略的な画像キャプチャ領域を通じて、より良い車両マッチングができるらしい。

3Dオブジェクト検出技術を強化して、自動運転車の安全性を向上させる。

イスラマバードの混雑したルートの移動時間予測に関する研究。

新しいルーティング戦略が輸送ネットワークの効率を改善する。

NDSTは個々の運転スタイルに合わせて運転の快適さを高めるよ。

新しい方法が、接続された車両のデータを使って交通流の推定を改善する。

さまざまな分野での資源移動の効率的な方法を探る。

新しい手法がグラフニューラルネットワークを使ってエッジ重みの予測を改善する。

画期的なデータセットが、自律型トラック技術を高品質なデータで強化することを目指してるんだ。

MetaUrbanはロボット研究と開発のために都市環境をシミュレーションするよ。

新しいVRシミュレーターが、自動運転車のリアルなシナリオでのトレーニングを手助けしてるよ。

HPixは、深層学習と衛星画像を組み合わせて、高精度なベクトルマップを作成するよ。

AIを使った新しい手法が、複数のデータソースで道路面の欠陥分類を向上させる。

新しい方法が、LiDARと正確なラベルを使ってカメラベースの3D検出を強化する。

新しい機能がLiDARのセグメンテーション精度を向上させて、自動運転をもっと安全にしてるよ。

新しい方法が、深層学習とガウス過程を使って複雑なシステムの予測を向上させる。

新しい方法が複雑な環境でのドローンの協調性と効率を向上させる。

V2X-M2Cモデルは、車両が周囲を認識する方法を協力によって強化するんだ。

車両ルーティング問題を効果的に解決するための高度な手法を見てみよう。

新しい方法が電気自動車のルーティングと充電効率を向上させることを目指してる。

CRAFTBoosterは、自律走行車のトラッキング精度を向上させるためにセンサー融合を強化するよ。

新しい方法で、2Dの注釈だけを使って3D検出が改善されたんだ。

非局所確率モデルは、交通管理を改善して混雑を減らすんだ。

この記事では、GNSS受信機におけるタイミング同期とセキュリティの重要性について話してるよ。

賞品収集の競争をルート計画で見る。

新しい方法が自動視覚データ技術を使って道路表面の分類を改善してるよ。

この研究は、車両自動運転（CAV）のためにレーン変更を予測することでエネルギーを節約できるかを探ってるんだ。

新しいフレームワークが、異なる次元やタイプの空間間の輸送方法を強化するよ。

GPSデータが交通の流れのマッピング精度をどう向上させるかの見方。

新しいRIS技術が都市での車両やドローンの無線信号を改善するよ。

新しい方法は、カメラのデータとGPSを組み合わせて、位置情報の精度を高めてるよ。

パノラマカメラを使った新しい方法が、都市の道路での自転車の安全性を高めることを目指してるよ。

新しいモデルが電動バイクのバッテリー範囲予測を改善したよ。

新しい方法が、物体に焦点を当てた表現を通じて自動運転車の意思決定を改善する。

新しいデータセットが、いろんな地域の通勤パターンの理解を深める。

動的グラフが私たちのインタラクションや洞察にどう影響するかを見てみよう。

新しいベンチマークが歩行者の通路評価を向上させ、より良い都市のアクセシビリティを実現する。

ランダムな道路構造の中でジオデシックがどう機能するかを探るのは、実用的な意味があるよ。

継続的な学習が人工知能とその応用をどのように変えているかを発見しよう。