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Novo método melhora o movimento de robôs em torno de obstáculos, garantindo segurança.

Detectores de neutrinos oferecem novas maneiras de monitorar a segurança e as operações de Reatores Modulares Pequenos.

Este estudo apresenta um método para monitorar reatores nucleares usando detecção de antineutrinos.

Um novo método integra física e deep learning pra prever o movimento humano com precisão.

Uma estrutura que usa mascaramento aleatório melhora a previsão dos movimentos de veículos e pedestres.

A pesquisa busca melhorar a segurança dos cobots com métodos de controle inovadores.

O conjunto de dados de pedestres em estacionamento melhora a segurança em carros autônomos ao focar na detecção de pedestres.

Um método para classificar sinais de trânsito de forma eficiente na direção autônoma.

Novo método de treinamento ajuda robôs a se moverem com segurança em áreas perigosas.

Pesquisadores criam robôs pra ajudar as pessoas a evacuar durante crises.

Esse estudo mostra como o coaching com IA pode melhorar as habilidades de direção e a segurança.

O FISOR melhora a segurança no aprendizado de reforço offline com regras rígidas e métodos de aprendizado únicos.

Pesquisadores estão explorando a tecnologia de detecção de áudio para melhorar a identificação de pedestres em áreas urbanas.

Uma olhada em como as simulações de sensores aumentam a segurança na direção autônoma.

Explorando medidas de segurança em controle adaptativo usando funções de barreira de controle.

Um novo método combina aprendizado e segurança para um controle de robô mais esperto.

Os avanços em IA estão focados em avaliar a incerteza na detecção de objetos por robôs.

Examinando os perigos de integrar modelos de linguagem em sistemas robóticos.

A pesquisa se concentra em filtros de segurança suaves para melhorar o desempenho de veículos autônomos.

Aumentando a segurança em máquinas com contratos de percepção melhores e abordagens baseadas em aprendizado.

Apresentando o PREDILECT, um método pra interação eficiente entre humanos e robôs.

Modelos de mundo ajudam os carros autônomos a prever eventos na estrada pra segurança.

Um estudo sobre métodos eficientes de alcançabilidade para sistemas autônomos.

Um novo método pra ajudar os robôs a navegar com segurança, mesmo com incertezas.

Novo método melhora previsões para objetos em movimento na direção autônoma.

Dois algoritmos novos melhoram a percepção dos robôs e garantem a segurança em vários ambientes.

A AIDE simplifica a gestão de dados pra aumentar a segurança em carros autônomos.

Um novo método melhora a previsão de movimento para veículos autônomos, focando na segurança e na incerteza.

Esse artigo apresenta um novo método pra detectar objetos desconhecidos em várias situações.

Novos métodos aumentam a segurança medindo a confiança nas decisões de veículos autônomos.

Resolvendo problemas de comunicação pra um pelotão de veículos mais seguro e eficiente.

Uma nova abordagem ajuda os robôs a navegar com segurança em ambientes complexos.

Um método pra verificar a segurança em carros autônomos e drones usando redes neurais.

Simulações têm um papel importantíssimo em avaliar a segurança dos carros autônomos.

Um novo método combina modelos de linguagem e grafos de conhecimento pra melhorar a segurança dos robôs.

Uma nova abordagem pra aumentar a precisão da detecção em 3D em ambientes que mudam.

Esse estudo explora novos métodos pra detectar pedestres em condições climáticas difíceis.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Melhorando a segurança dos modelos de machine learning com técnicas avançadas de proteção.

Um novo método melhora a segurança dos drones usando estimativa resiliente e funções de barreira de controle.