Pesquisas destacam uma nova maneira de aprendizado em tempo real para carros autônomos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas destacam uma nova maneira de aprendizado em tempo real para carros autônomos.
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Um novo modelo melhora a previsão de movimento para carros autônomos com recursos mínimos.
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Métodos inovadores melhoram a compreensão do ambiente para veículos autônomos.
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HeightMapNet melhora o mapeamento para carros autônomos, aumentando a precisão e os detalhes.
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Polar R-CNN inova a detecção de faixas, melhorando a eficiência e o desempenho.
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Novas sequências de piloto melhoram a comunicação em ambientes que mudam rápido.
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A SplatAD junta dados de câmera e Lidar pra deixar os carros autônomos mais espertos.
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Um novo modelo melhora as previsões para veículos autônomos em tráfego complexo.
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Novos métodos ajudam carros inteligentes a aprender com imagens de estrada de baixa qualidade.
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Explorando tecnologia cooperativa em carros autônomos pra melhorar a segurança e a eficiência.
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Aprenda a adicionar linhas de transporte de forma tranquila em redes já existentes.
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Novo método melhora a navegação de veículos autônomos e o rastreamento de objetos.
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HoloDrive mistura dados 2D e 3D pra fazer carros autônomos mais inteligentes.
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Explorando as vulnerabilidades e defesas nas redes de transporte modernas.
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Um novo framework melhora a rotulagem de dados para carros autônomos.
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