Avaliando grandes modelos de linguagem para melhorar a segurança nas estradas em carros autônomos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Avaliando grandes modelos de linguagem para melhorar a segurança nas estradas em carros autônomos.
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Um estudo sobre como o Park-and-Ride pode reduzir a congestão e as emissões.
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Uma nova abordagem usando hipergrafos melhora as previsões das trajetórias de agentes em vários ambientes.
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Uma abordagem baseada em dados pra melhorar o fluxo de trânsito e a segurança nos cruzamentos da cidade.
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Um novo framework melhora as previsões de velocidade do tráfego usando dados contextuais.
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SceneMotion melhora as previsões para carros autônomos ao considerar as interações entre os agentes.
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Uma olhada na otimização das faixas de Pedágio de Alta Ocupação pra reduzir a congestão.
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Esse artigo analisa como os veículos colaboram pra melhorar o fluxo de tráfego.
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Um novo modelo prevê o fluxo de tráfego sem depender muito de dados de sensores.
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SOD-YOLOv8 melhora a detecção de pequenos objetos em cenas de trânsito usando técnicas avançadas.
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Métodos inovadores visam melhorar a gestão de estacionamento em cidades movimentadas.
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Um esquema pra classificar os diferentes estilos de direção pra melhorar a segurança nas estradas.
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O PM-DMNet melhora a precisão e eficiência das previsões de tráfego usando técnicas avançadas.
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A pesquisa destaca os padrões de trânsito e a congestão perto da UNCC usando métodos iterativos.
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Um novo método melhora a eficiência na localização de sensores de tráfego usando cortes de grafos.
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Um novo controlador de velocidade para veículos automatizados melhora a gestão do trânsito.
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Explore o papel das matrizes tropicais em entender sistemas dinâmicos e sua estabilidade.
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Explorando como os sistemas comutados funcionam e sua importância em várias aplicações.
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Um novo método de GNN oferece avaliação mais rápida das políticas de trânsito para as cidades.
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Um novo modelo melhora as previsões de tráfego após acidentes pra uma gestão melhor.
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Um novo sistema melhora o monitoramento e a gestão do trânsito nas cidades.
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Estudando como veículos autônomos podem melhorar o fluxo de trânsito e reduzir a congestionamento.
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Este estudo apresenta um modelo de fluxo de trânsito que leva em conta veículos conectados e autônomos.
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Uma nova abordagem melhora a gestão dos semáforos, reduzindo a congestionamento e melhorando o fluxo.
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Descubra como a comunicação V2X transforma a segurança no trânsito e a gestão do tráfego.
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Analisando as complexidades das leis de conservação escalares influenciadas por mudanças bruscas.
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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a gestão de semáforos usando imagens reais e cenários diversos.
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Um modelo foca no espaço dos veículos pra melhorar a gestão do trânsito.
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O STGormer melhora as previsões de tráfego ao levar em conta o tempo e o espaço.
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Um novo método pra roteirizar jobs de forma eficiente, garantindo a estabilidade do sistema.
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Um olhar sobre a gestão eficaz das faixas HOT para reduzir a congestão.
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Uma visão completa sobre como entender os padrões de tráfego através de uma análise de dados complexa.
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Este estudo compara diferentes modelos YOLOv5 na identificação de vários tipos de veículos em diversas condições.
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Um estudo sobre como melhorar a eficiência das faixas HOT e a gestão de congestionamentos.
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Um novo método melhora as previsões de tráfego nas estradas ao integrar conhecimentos regionais.
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Um novo método melhora a precisão das previsões de tráfego através da decomposição de dados e redes neurais.
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Um novo método de treino melhora a detecção de objetos 3D usando dados sintéticos e do mundo real.
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Explorando como a colaboração pode melhorar os resultados em jogos de congestão.
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O TempoKGAT melhora a precisão das previsões em relacionamentos dinâmicos usando métodos sensíveis ao tempo.
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Um estudo sobre como melhorar as recomendações de navegação para uma experiência de direção urbana melhor.
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