Uma nova estrutura melhora como os VAs tomam decisões em ambientes de direção complexos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova estrutura melhora como os VAs tomam decisões em ambientes de direção complexos.
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Um conjunto de dados que oferece insights sobre as interações de pedestres em cenários de trânsito.
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Analisando como o tempo dos dados dos sensores afeta a segurança e o desempenho de veículos autônomos.
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Um novo modelo prevê acidentes de trânsito analisando dados urbanos de forma mais eficaz.
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Uma nova abordagem melhora como os veículos preveem as ações dos pedestres.
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Um novo sistema melhora as previsões dos movimentos de veículos próximos para carros autônomos.
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Uma olhada em soluções baseadas em infraestrutura para melhorar a percepção de veículos autônomos.
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O V2INet melhora a previsão de trajetórias usando dados de múltiplas visões para veículos autônomos.
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Um simulador poderoso feito pra melhorar o treinamento de carros autônomos através da geração rápida de cenários.
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Um novo método melhora as previsões do comportamento de pedestres para a segurança dos veículos.
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Esse artigo fala sobre um método unificado pra avaliar e melhorar a segurança no trânsito.
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Uma nova abordagem melhora a capacidade dos carros autônomos de passar por rotatórias com segurança.
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Analisando gráficos de sequência de tráfego pra um desenvolvimento confiável de HAV.
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Este estudo analisa como os veículos podem usar IA pra melhorar a segurança e a comunicação.
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Um novo método para reconstrução precisa de cenas urbanas pra aumentar a segurança da direção autônoma.
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Um novo sistema tem como objetivo melhorar a comunicação entre veículos para uma melhor gestão do tráfego.
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A pesquisa tem como objetivo melhorar a segurança em rotatórias prevendo zonas de dilema.
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O Snapshot melhora a previsão de trajetórias de pedestres para um trânsito urbano mais seguro.
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Ambientes urbanos apresentam desafios únicos para o desempenho e a confiabilidade dos sistemas de radar automotivo.
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Uma olhada nas medidas de segurança para veículos automatizados conectados nas nossas estradas.
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Um novo sistema melhora a detecção de semáforos para uma condução autônoma mais segura.
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Um estudo sobre os padrões de lesões entre crianças com menos de 10 anos em Camarões.
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Um novo sistema melhora a previsão de movimento para carros autônomos, aumentando a segurança e a eficiência.
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Uma nova abordagem pra ajudar os carros autônomos a tomarem decisões mais seguras na estrada.
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Veículos robôs melhoram a gestão do tráfego e reduzem o tempo de espera em cruzamentos movimentados.
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Analisando como as pessoas atravessam as ruas pra melhorar a segurança com veículos autônomos.
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Melhorando a detecção de sinais de trânsito pra veículos autônomos mais seguros com métodos de aprendizado de poucos exemplos.
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Pesquisadores estudam padrões de direção pra melhorar as respostas de veículos automatizados.
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Estudo revela insights sobre segurança no trânsito através de eventos quase-acidente em San Antonio.
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Pesquisas mostram preconceito contra motoristas hispânicos durante abordagens policiais.
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Aprenda como os carros autônomos evitam acidentes usando a Manobra Evasiva de Mínimo Risco.
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Explore como jogos psicológicos moldam nossas escolhas no dia a dia.
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Um novo sistema tem a intenção de diminuir as infrações de sinal vermelho e aumentar a segurança no trânsito.
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Um novo framework melhora as previsões e decisões para veículos autônomos.
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Um sistema que detecta ações de direção distraída usando análise de vídeo avançada.
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O VADet melhora a detecção de objetos em carros autônomos usando uma agregação inteligente de quadros.
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Explorando como os carros autônomos podem interagir com motoristas humanos de forma segura.
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Um novo framework tem como objetivo aumentar a segurança em veículos autônomos por meio de simulações específicas.
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Um novo modelo melhora as previsões para veículos autônomos em tráfego complexo.
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Carros autônomos enfrentam desafios pra entrar nas faixas nas estradas. A segurança é fundamental.
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