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O aprendizado de máquina melhora a precisão do GNSS, superando desafios na seleção de sinal.

Apresentando o DSTCGCN para melhorar a precisão das previsões de tráfego.

Criar um transporte aéreo seguro e eficiente nas cidades precisa de um planejamento cuidadoso.

Uma nova abordagem melhora a previsão do fluxo de tráfego usando técnicas gráficas avançadas.

Uma nova visão sobre a análise de redes com dualidade de camada de nó revela insights mais profundos.

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Otimizando o controle do veículo pra equilibrar velocidade e consumo de energia de forma eficaz.

Novas proteções de segurança resolvem atrasos em sistemas autônomos pra garantir uma operação mais segura.

Analisando o papel dos controladores em garantir a segurança em vários sistemas.

Este trabalho apresenta um modelo novo para analisar dados de eventos em estruturas de grafos.

A AGC-net melhora as previsões de tráfego usando contexto e adaptação.

Analisando o comportamento dos motoristas e o impacto da tecnologia V2V na segurança nas estradas.

A parada adaptativa pode melhorar a eficiência do compartilhamento de caronas e a experiência do usuário.

A previsão de trajetória a curto prazo é crucial pra segurança de veículos autônomos.

Aprenda como a previsão de trajetória garante uma direção segura para veículos autônomos.

Um olhar sobre como melhorar a gestão de dados de tráfego através de Linguagem Natural Específica para Aplicações.

O uso de bikes elétricas tá crescendo, impactando a saúde e o meio ambiente.

A pesquisa explora como o DRL melhora o desempenho da direção automatizada em diferentes cenários.

U-MPPI melhora o planejamento de rotas pra uma navegação mais segura de veículos autônomos em ambientes incertos.

Analisando o algoritmo ganancioso para gerenciamento eficaz de estacionamento em garagens.

Este estudo analisa como o 5G melhora a precisão de posicionamento interno usando sinais de múltiplos caminhos.

Uma nova ideia pra deixar os carros autônomos mais seguros e confortáveis.

Novos métodos melhoram a precisão nos sistemas de reconhecimento de placas de carro.

Um olhar sobre como a otimização em dois níveis melhora a gestão e o planejamento de tráfego.

TwinLiteNet oferece uma solução leve para detecção precisa de área de direção e faixas.

Avaliando riscos em sistemas de detecção de obstáculos para trens autônomos de baixa velocidade.

Uma nova metodologia melhora a precisão das simulações de comportamento de viagem nas cidades.

Novos métodos buscam melhorar a segurança e a privacidade na comunicação V2X.

O estudo analisa como os ambientes de ciclismo influenciam as percepções de segurança e os hábitos de pedalar.

HUTFormer melhora as previsões de tráfego ao combinar dados em múltiplas escalas e técnicas de modelagem avançadas.

Dados de movimento anônimos mostram como as pessoas se comportam nas cidades.

Um novo método melhora as previsões dos caminhos de agentes em movimento no transporte.

Usando conjuntos de dados menores pra sistemas de detecção de objetos 3D mais rápidos e baratos.

Dois robôs e uma bike trabalham juntos pra achar uma saída desconhecida de forma eficiente.

Melhorando sistemas de detecção e segmentação de objetos para carros autônomos mais seguros.

Analisando a importância e as técnicas de previsão de rotas em serviços de entrega.

Um estudo recente apresenta uma técnica pra avaliar a carga cognitiva através de dados de EEG.

Um estudo sobre como as redes 5G impactam a comunicação de drones em áreas suburbanas.

Analisando como a tecnologia melhora a inspeção e manutenção de pavimentos.

Novo esquema XAI-CHEST melhora a transparência e o desempenho da estimativa de canal na comunicação.