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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.

A pesquisa avança métodos para navegação de robôs mais segura usando técnicas de estimativa de incerteza.

Combinar sensores visuais e hápticos melhora a estimativa de pose para uma colaboração mais segura entre humanos e robôs.

Analisando a necessidade de verificação formal na tecnologia de detecção de objetos.

Explora a evolução e os benefícios do YOLO na detecção de objetos.

Uma nova abordagem de treinamento melhora a segurança e a adaptabilidade dos robôs na realização de tarefas.

Um conjunto de dados pra melhorar o desempenho de veículos autônomos em diferentes condições climáticas.

Estudo avalia o design de som para operação remota de robôs em ambientes perigosos.

Explorando métodos pra criar controladores confiáveis em vários ambientes.

Pesquisas melhoram biossensores pra detectar minas terrestres de forma segura e eficaz.

Novos métodos aumentam a segurança em carros autônomos diante de obstáculos imprevisíveis.

Uma olhada na estimativa do intervalo de saída usando Simulated Annealing em redes neurais.

Um método pra ajudar os agentes a se virarem melhor em ambientes complexos.

Um programa pra ensinar verificação de modelos pra desenvolver software confiável.

A pesquisa foca em melhorar as defesas de aprendizado de máquina contra ataques adversariais.

Uma nova abordagem simplifica o design de controle enquanto garante segurança em sistemas não lineares.

Analisando como o aprendizado de máquina se adapta a alvos em movimento em situações ao vivo.

O novo modelo NightFormer melhora o processamento de imagens noturnas pra navegação mais segura.

Um novo método de navegação melhora a segurança dos robôs em ambientes lotados.

Um novo método melhora a clareza da imagem para veículos autônomos em maus tempo.

Um novo método de aprendizado de máquina prioriza a segurança em sistemas autônomos.

Aprenda como os sistemas de controle mantêm robôs e drones seguros em vários ambientes.

Novo método melhora a segurança e o desempenho em tecnologias autônomas.

Apresentando o ERF-CondLaneNet pra melhorar a detecção de faixas em situações de estrada complicadas.

A sensibilidade adaptativa da pele aumenta a segurança nas interações entre humanos e robôs.

Um método ajuda robôs quadrúpedes a ficarem seguros enquanto transportam cargas diferentes.

Um novo método ajuda robôs a interagir com as pessoas de forma segura.

Um novo método melhora a segurança de veículos autônomos em situações de risco.

Um estudo sobre como controlar o movimento vertical pra melhorar o conforto e a segurança nos veículos.

Um evento pra melhorar modelos de segmentação de imagem pra carros autônomos mais seguros.

Um novo método melhora a detecção de perigos na estrada para sistemas de direção avançada.