Apresentando um algoritmo eficiente para aprendizado por reforço com dinâmicas determinísticas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Apresentando um algoritmo eficiente para aprendizado por reforço com dinâmicas determinísticas.
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Estudo melhora as estratégias de troca de faixa para carros autônomos em tráfego misto.
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Um novo método melhora o reconhecimento de dados de nuvem de pontos para veículos autônomos.
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Novo modelo MMPedestron melhora a detecção de pedestres usando vários tipos de sensores.
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Um novo método simplifica a seleção de dados para a verificação de segurança de veículos autônomos.
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Um novo modelo melhora a previsão de trajetórias para carros autônomos em diversas condições.
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Novo método melhora a tomada de decisão em carros autônomos através de representações focadas em objetos.
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Este artigo fala sobre preocupações de segurança no planejamento de trajetórias para veículos automáticos.
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Um novo framework melhora o reconhecimento de objetos e a percepção de profundidade para máquinas.
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Um novo método melhora a segmentação de imagens em diferentes condições.
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BaseBoostDepth melhora a precisão de profundidade com técnicas inovadoras para visão computacional.
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Um novo método melhora a precisão de rastreamento em ambientes 3D desafiadores.
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Um novo método melhora o uso de dados de sensores em carros autônomos.
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Um novo método melhora a precisão na detecção de faixas para carros autônomos.
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Um novo método melhora o registro de nuvens de pontos 3D usando Embedding de Variedade Universal.
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AdaOcc melhora o mapeamento de ocupação 3D para uma direção autônoma mais segura.
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Novos conjuntos de dados e modelos melhoram a qualidade dos dados LiDAR em mau tempo.
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Um novo método usa GANs pra melhorar imagens de radar em condições climáticas adversas.
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Uma nova abordagem melhora a estimativa de profundidade a partir de imagens únicas usando modelos de linguagem.
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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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Novo método melhora o aprendizado contínuo em detecção de objetos.
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Apresentando o CollaMamba, um modelo pra melhorar o entendimento em áreas de tecnologia.
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Um novo sistema melhora a detecção de semáforos para uma condução autônoma mais segura.
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Uma olhada nos avanços na tomada de decisão para veículos autônomos.
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Skyeyes gera vistas detalhadas do solo a partir de imagens aéreas para várias aplicações.
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O modelo OccRWKV melhora a eficiência na navegação robótica e reconhecimento de objetos.
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Uma nova abordagem melhora a estimativa de profundidade a partir de imagens únicas usando o movimento dos pixels.
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ROAD-Waymo melhora a compreensão das ações na estrada para veículos autônomos.
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Um novo framework melhora as previsões e decisões para veículos autônomos.
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MFTP transforma a maneira como carros autônomos prevêm movimentos sem precisar de mapas detalhados.
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O MLLM-AD-4o melhora a segurança dos carros autônomos em condições climáticas difíceis.
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Explorando o uso do RTDETR para estradas mais seguras em Bangladesh.
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Um novo método 3D melhora a clareza da imagem e reduz a bagunça.
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Abordagem inovadora usa imagens de câmeras de carro para criar simulações realistas para carros autônomos.
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Engenheiros usam modelos de linguagem pra criar cenários únicos pra testar carros autônomos de forma segura.
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Carros autônomos enfrentam desafios pra entrar nas faixas nas estradas. A segurança é fundamental.
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Métodos inovadores melhoram o reconhecimento de estradas para carros autônomos em condições de neve.
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Um novo método combina rastreamento 2D e 3D pra uma reconstrução de cena melhor.
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Nova técnica melhora a segmentação de mapas para veículos autônomos usando informações de alta frequência.
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