自動車 に関する最新の記事

オブザーバーベースのシステムが複雑なテクノロジーでの制御をどう強化するか学ぼう。

新しいツールがリアルタイムソフトウェアの管理を改善して、即座に対応できるようになるよ。

YOLOがいろんな分野で物体検出をどう変えたかを見てみよう。

不確実性のあるシステムでの安全性を高める新しいアプローチが、到達可能性解析を使って実現されるよ。

新しい技術がコントロールシステムをどう改善して、もっとスムーズな体験を提供するかを見てみよう。

ファイバー強化複合材料の性能における機械学習の役割を見てみよう。

エネルギーを節約しつつ、画質を落とさずに画像を圧縮する方法を探ってみて。

この記事では、複合材料の剥離モデルを改善する方法について紹介します。

自動運転車の歩行者検出を向上させるために赤外線画像を強化する方法を学ぼう。

PowerYOLOは、高度なセンサーとスマートな技術を組み合わせて、低エネルギーで物体検出を行うよ。

リソースが限られたデバイスでのディープラーニングのデプロイを改善する方法。

形状最適化技術とその実際の応用についての考察。

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。

現代デバイス向けの新しい柔軟なマルチポートメモリ設計を見てみよう。

ニューラルネットワークは、さまざまな工学分野で設計効率を向上させるよ。

新しい格子デザインの方法が強度を向上させつつ、重さを最小限に抑えてる。

A-BDDは悪天候下での自動運転車のMLトレーニングを強化する。

新しいアプローチで、複合材料の性能予測がいろんな条件で向上した。

安全と快適さを優先する自動運転車の新しいアプローチ。

新しい方法が、深層学習を使って自動運転車のレーダー信号検出を改善する。

埋め込みシステムのタイミングを改善するための包括的なデザイン戦略を使った新しい方法。

DrowzEE-G-Mambaは、運転中の眠気をチェックしてドライバーの安全を向上させるために脳データを利用してるよ。

新しい方法が都市での車両のモバイル接続を改善する。

新しいフレームワークが自動運転車の意思決定の説明の明確さを向上させる。

新しいコントローラーが安全重視のシステムでタイミング精度を向上させる。

新しい方法が、変化する環境での機械のマッピングを改善する。

ToFイメージングは、光パルスを使っていろんな用途の3D画像を作るんだ。

自律走行レースは、スピードとマナーの見方を変えてる。

CFPNetは、さまざまなアプリケーションでより良い視覚情報のために深度センシングを強化します。

スマートな車がどんなふうに道路でのルートを計画するかを見てみよう。

DGS-SLAM技術のシンプルな解説とその重要性。

VL-Uncertaintyはデジタルモデルからの不正解の検出を改善するよ。

CaLESがエンジニアリングの流体シミュレーションをどう速くするかを発見しよう。

新しいモデルが自動運転レースの予測を強化して、精度とスピードがアップした。

ハイブリッドコントローラーとイベントトリガー制御がテクノロジーの効率をどう向上させるかを発見しよう。

Linceの改善で、ハイブリッドシステムのシミュレーションがもっと簡単で効果的になったよ。

フォールトツリー分析とAIが車の安全性をどう向上させるか学ぼう。

LAA-Netは赤外線技術を使って暗いところでの深度推定を改善するんだよ。

DEIMがリアルタイムの物体検出のスピードと精度をどうやって改善するかを発見しよう。

先進的な合金がガスタービンブレードの性能と信頼性を変えてるよ。