A detecção de anomalias é super importante pra segurança dos veículos conectados e autônomos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
A detecção de anomalias é super importante pra segurança dos veículos conectados e autônomos.
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A DriveWorld melhora a tecnologia de direção autônoma analisando dados espaciais e temporais.
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Um novo algoritmo melhora a segurança e a eficiência em veículos autônomos conectados.
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Esse artigo explora maneiras de minimizar intervenções desnecessárias dos motoristas em veículos automatizados.
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Infraestrutura inteligente nas estradas melhora a segurança e a eficiência para carros autônomos.
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Um novo método usa sensores básicos pra criar mapas detalhados pra veículos autônomos.
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Uma nova abordagem baseada em visão pra simplificar o estacionamento automático de carros autônomos.
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Uma nova estrutura melhora a detecção de falhas em trens usando técnicas avançadas de deep learning.
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Bench2Drive oferece um método de avaliação justo para tecnologias de condução autônoma.
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Um framework pra transformar as regras de trânsito em lógica formal pros carros autônomos.
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Uma nova abordagem pra entender a estabilidade em sistemas com atrasos de tempo.
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Um novo método melhora o planejamento de movimento para carros autônomos usando dinâmica de fluidos.
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O estudo foca no comportamento de seguir veículos e nas duplas de líder-seguidor no tráfego caótico.
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Novas estratégias têm como objetivo melhorar a segurança e eficiência dos CAVs em ambientes sem faixas.
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Aprimorando a comunicação dos veículos com tecnologia avançada pra estradas mais seguras.
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Nova abordagem TOKEN melhora o gerenciamento de eventos raros de direção em veículos autônomos.
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Um novo modelo melhora a comunicação móvel entre dispositivos em movimento.
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Um novo modelo melhora a previsão de trajetórias para carros autônomos em diversas condições.
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Novos métodos melhoram a previsão de trajetórias para uma direção autônoma mais segura.
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Um novo método tem como objetivo prever intenções de direção através do monitoramento da atividade cerebral.
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Um esquema pra classificar os diferentes estilos de direção pra melhorar a segurança nas estradas.
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Um novo controlador de velocidade para veículos automatizados melhora a gestão do trânsito.
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Novo modelo melhora a detecção de objetos para veículos autônomos conectados.
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Um novo método gera imagens de vista de rua a partir de vista de cima para carros autônomos.
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Esse projeto testa métodos de seguir faixas pra uma operação mais segura de veículos autônomos.
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Um novo método melhora a cooperação entre veículos automatizados e dirigidos por humanos.
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A competição mostra as iniciativas pra modelos de direção mais seguros em condições adversas.
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Uma visão geral das principais técnicas de controle na tecnologia de veículos autônomos.
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Descubra como a SymAware melhora a colaboração e a segurança em sistemas autônomos.
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Esse estudo destaca a importância da detecção de objetos em áreas de construção para carros autônomos.
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O CASPFormer inova a previsão de trajetórias usando imagens de visão de pássaro.
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Um estudo sobre os efeitos de sloshing e o uso de defletores no transporte de tanques de GNL.
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Novos algoritmos de detecção adaptativa melhoram a identificação de alvos em ambientes complexos.
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Uma nova abordagem pra prever o comportamento do tráfego usando modelos de IA avançados.
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Pesquisadores melhoram o reconhecimento de semáforos para carros autônomos em clima ruim.
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Ser legal ajuda a IA a servir os humanos de forma mais eficiente.
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MFTP transforma a maneira como carros autônomos prevêm movimentos sem precisar de mapas detalhados.
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Esse sistema melhora como a gente monitora pequenos objetos na estrada.
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Combinando localização e rastreamento pra uma direção autônoma mais segura.
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O SpaRC melhora a percepção do veículo ao combinar dados de radar e câmera pra uma detecção de objetos mais eficiente.
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