O R T-LLM melhora a precisão da previsão de tráfego e explica suas previsões.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O R T-LLM melhora a precisão da previsão de tráfego e explica suas previsões.
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Um estudo revela preferências por estilos de direção mais passivos em veículos autônomos.
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Um novo método melhora a precisão de localização GNSS em cidades com prédios altos.
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Um novo algoritmo melhora a eficiência na atribuição de alvos e na busca de caminhos para vários agentes.
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Um novo método melhora a análise de dados de séries temporais complexas.
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Uma comunicação clara cria confiança em veículos autônomos para todos os usuários da estrada.
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Um novo método melhora a tomada de decisão de máquinas usando insights de especialistas.
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Um novo simulador tem como objetivo melhorar os padrões de segurança na tecnologia de carros autônomos.
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Esse novo método melhora o rastreamento de múltiplos objetos em tempo real usando características inovadoras da cena.
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Uma nova perspectiva sobre o problema de roteamento de veículos considerando restrições de carregamento complexas.
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Duas técnicas inovadoras melhoram o controle da dinâmica de grupo em diferentes situações.
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Otimizando rotas para tarefas de coleta e entrega usando aprendizado por reforço.
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Uma estrutura oferece uma verificação melhorada para a precisão dos dados em carros autônomos.
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Um framework pra otimizar os recursos de computação pra sistemas de transporte modernos.
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Um novo modelo melhora a previsão da velocidade do tráfego através de análise causal e adaptação de dados.
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Um novo método melhora o posicionamento de veículos usando 5G e sensores a bordo.
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Um novo modelo de deep learning melhora o planejamento das rotas de entrega para empresas de logística.
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Uma nova estrutura melhora o comportamento de carros autônomos através de técnicas de aprendizado avançadas.
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Aprimorando estratégias de controle pra sistemas enquanto evita obstáculos.
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Esse artigo fala sobre um sistema de faixas com pedágio para veículos autônomos e de alta ocupação.
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Uma olhada na escolhibilidade de peso e seu impacto nas aplicações de teoria dos grafos.
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Um novo método melhora a precisão em rastrear vários alvos em movimento em grupos.
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Uma olhada na modelagem do fluxo de tráfego moderno usando novas abordagens e tecnologias.
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A LPSim oferece simulação de tráfego rápida e em grande escala usando tecnologia avançada de GPU.
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Resolvendo problemas de entrega de drones quando a comunicação falha no meio do voo.
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Um estudo sobre como otimizar os horários de carga de veículos elétricos em estacionamentos com limite de energia.
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Este estudo explora métodos para melhorar a conectividade das estradas e reduzir as distâncias de viagem.
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Descubra como o cross-docking melhora a logística e reduz custos nas cadeias de suprimentos.
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Um novo esquema melhora a compreensão das decisões de roteamento de veículos.
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Um novo framework melhora a previsão de tráfego por meio de explicações contrafactuais pra uma tomada de decisão mais eficiente.
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Um novo sistema prevê as ações de pedestres e motoristas, melhorando a segurança nas estradas.
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Explorar como a troca altera estruturas de grafos e suas implicações em várias áreas.
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Explore os avanços e aplicações da tecnologia de UAVs movidos a energia solar.
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Um novo método para dirigir de forma autônoma mais seguro e inteligente sem mapas HD.
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Explore como modelos de fundação melhoram a análise de dados de séries temporais em várias áreas.
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Resolvendo problemas de comunicação pra um pelotão de veículos mais seguro e eficiente.
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Um novo método reduz as colisões de mensagens entre veículos conectados.
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Um novo modelo tem como objetivo melhorar o fluxo de pedestres e a segurança nas cidades.
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Aardvark Weather usa aprendizado de máquina pra fazer previsões do tempo de forma precisa e eficiente.
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Um novo método melhora a eficiência em sistemas de transporte inteligentes através de aprendizado multi-agente.
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