Uma olhada na integração de Aprendizado por Reforço Profundo em sistemas de UAV para melhorar desempenho e segurança.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada na integração de Aprendizado por Reforço Profundo em sistemas de UAV para melhorar desempenho e segurança.
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Pesquisas mostram algumas coisas sobre o enjoo de movimento e as diferenças individuais entre motoristas e passageiros.
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Um novo método melhora a forma como os carros autônomos detectam objetos usando LiDAR.
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Um novo método melhora a precisão do posicionamento móvel em ambientes complexos.
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PyVRP oferece soluções eficientes para desafios complexos de roteamento de veículos.
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Caminhar e andar de bike estão mudando o transporte urbano para cidades mais saudáveis.
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Analisando a infraestrutura digital necessária para veículos conectados e automatizados.
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Abordando as desigualdades no transporte por aplicativo com uma previsão de demanda melhor e alocação de veículos.
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Compartilhar conhecimento entre os VAs melhora a capacidade deles de se adaptar a diferentes situações de direção.
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Um novo sistema permite o processamento rápido de grafos temporais em máquinas únicas.
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Analisando como o transporte afeta a propagação do Ebola durante surtos.
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Esse artigo fala sobre como melhorar as operações de ônibus elétricos e as estratégias de carregamento.
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Analisando como drones e caminhões mudam os métodos de entrega pra ser mais eficiente.
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Usando aprendizado por reforço profundo pra melhorar a eficiência da entrega de caminhões.
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Um novo método pra melhorar a eficiência do transporte integrando restrições do mundo real.
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Um método pra melhorar o movimento de robôs em áreas movimentadas separando a tomada de decisão.
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Novos métodos buscam melhorar o carregamento sem fio para dispositivos móveis e veículos elétricos.
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Uma olhada nos problemas de caminho mais curto robustos em condições de rede incertas.
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Abordagem inovadora usa dados de direção enquanto protege a privacidade.
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Um novo modelo melhora a precisão das previsões de chuva a curto prazo.
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Como os veículos automatizados estão mudando o comportamento e a gestão do tráfego.
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ADVENT detecta ataques em VANETs, garantindo transporte mais seguro através de monitoramento em tempo real eficiente.
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O SpecSTG melhora as previsões de tráfego ao integrar dados espaciais e temporais.
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Analisando a eficiência e a justiça na atribuição de tarefas de veículos em tempo real.
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Um algoritmo híbrido combina computação clássica e quântica pra melhorar a eficiência do despacho ferroviário.
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Um olhar sobre a alocação de horários e seus efeitos na competição entre trens.
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Aprenda como a computação quântica ajuda nas transições de frotas ecológicas.
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Um novo modelo de deep learning melhora as previsões de tráfego de passageiros para as companhias aéreas.
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Analisando como os motoristas de aplicativos de carona elétrica gerenciam as decisões de pegar passageiros e carregar os carros.
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Explorando as lições do Physarum polycephalum para a otimização de redes modernas.
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Melhorando a segurança nas estradas e a eficiência com sistemas de comunicação de veículos aprimorados.
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Um novo modelo melhora a precisão e a adaptação na estimativa do fluxo de trânsito e do tempo de viagem.
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Pesquisa revela opiniões divididas sobre a eficiência e a justiça da IA no transporte.
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Modelos fundamentais estão transformando o futuro da tecnologia de condução autônoma.
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O modelo STDDE melhora as previsões de tráfego ao incorporar atrasos e mudanças contínuas.
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Usando dados de transporte pra detectar doenças infecciosas cedo no Brasil.
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Um estudo sobre como encontrar curvas eficientes pra cobrir áreas específicas.
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A DroneCAST quer melhorar a comunicação na mobilidade aérea urbana para drones.
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Explorando o uso de LLMs pra analisar dados de séries temporais em várias áreas.
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RUMBoost junta modelos de utilidade e aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de escolha de viagem.
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