Aprenda como dígrafos melhoram a colocação de postos de recarga para veículos elétricos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um método que combina aprendizado offline e online pra melhorar as previsões de movimento de pedestres.
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Explorando novas maneiras de identificar padrões de movimento diferentes em várias áreas.
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Um framework que melhora a localização de veículos usando a integração de dados de múltiplos sensores.
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Veículos robôs melhoram a gestão do tráfego e reduzem o tempo de espera em cruzamentos movimentados.
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Explorando como modelos de linguagem melhoram as tecnologias de direção autônoma.
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Uma olhada em como os gráficos ajudam em aplicações do mundo real, tipo logística.
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Como os Veículos Conectados e Autônomos vão afetar os deslocamentos diários e o fluxo de trânsito.
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Um novo método melhora a renderização de cenas 3D para várias aplicações.
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Apresentando o HEDGTC pra melhorar a análise de dados espacionais e temporais.
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Explorando como as áreas urbanas podem se beneficiar de um planejamento voltado para a natureza.
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Analisando o movimento de pedestres e veículos através de modelos matemáticos pra um planejamento melhor.
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Usando centralidade pra melhorar o compartilhamento de dados em redes de sensores veiculares.
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As árvores têm um papel super importante em controlar as temperaturas nas cidades e nos ecossistemas.
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Analisando como as pessoas atravessam as ruas pra melhorar a segurança com veículos autônomos.
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Novos métodos melhoram o rastreamento de localização de objetos em áreas urbanas densas.
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Uma nova ferramenta avalia o desempenho de modelos de linguagem grandes em diferentes tipos de dados.
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ZeroSCD detecta mudanças em imagens sem precisar de treinamento prévio ou dados rotulados.
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Explorando métodos para simular a poluição do ar de uma usina a carvão.
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Analisando problemas de Dial-a-Ride e MinTurn baseados em linhas pra melhorar a eficiência do transporte.
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Um novo método melhora a detecção de mudanças usando dados rotulados e não rotulados.
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Pesquisadores estudam padrões de direção pra melhorar as respostas de veículos automatizados.
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O AutoSTF automatiza previsões espaço-temporais pra ter previsões melhores e mais eficientes.
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Combinando instruções humanas e tecnologia pra uma navegação robótica mais segura.
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Esse artigo apresenta um sistema pra otimizar decisões mesmo com previsões incertas.
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Esse estudo destaca a importância da detecção de objetos em áreas de construção para carros autônomos.
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A TITAN inova as previsões de fluxo de tráfego usando modelos de especialistas pra ter mais precisão.
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Uma análise profunda de como os padrões de tráfego influenciam o transporte nas cidades.
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Explore os essenciais da dinâmica populacional e suas aplicações na gestão.
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Este estudo aborda os desafios de localização de instalações em múltiplos períodos e oferece soluções eficazes.
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Um novo algoritmo otimiza a colocação de sensores em redes de esgoto pra melhorar o monitoramento da saúde pública.
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Uma nova estrutura melhora a detecção de eventos sonoros sobrepostos em ambientes de áudio complexos.
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Métodos inovadores melhoram a compreensão do ambiente para veículos autônomos.
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Novos métodos melhoram a comunicação dos veículos nas cidades, aumentando a segurança e a eficiência.
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Este estudo destaca novos métodos para navegação eficiente de UAVs usando aprendizado por reforço profundo.
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Novos métodos melhoram o mapeamento em ambientes em mudança para máquinas.
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Novo método melhora a precisão da contagem de pessoas e a confiabilidade do modelo.
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Explorando como os dados nos ajudam a entender sistemas dinâmicos e seus comportamentos.
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A SurfaceAI usa imagens de ruas pra avaliar a qualidade do asfalto e garantir viagens mais seguras.
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Lidando com os desafios de localização de instalações com preferências de usuários conhecidas e desconhecidas.
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