Uma olhada em técnicas em tempo real para identificar sistemas híbridos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada em técnicas em tempo real para identificar sistemas híbridos.
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Esse estudo analisa a justiça nos ganhos dos motoristas e nos preços para os passageiros na indústria de caronas.
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OpenUAS oferece uma visão detalhada do uso de áreas urbanas nas principais cidades do Japão.
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Combinando aprendizado de máquina e metaheurísticas pra ter soluções melhores de roteamento de veículos.
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Um estudo sobre como o Park-and-Ride pode reduzir a congestão e as emissões.
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Usando modelos de visão-linguagem pra melhorar a precisão e acessibilidade do mapeamento urbano.
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Um jeito de visualizar e entender os atrasos dos trens em sistemas ferroviários movimentados.
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Este artigo analisa como dados e tecnologia podem ajudar a prever atrasos de voos.
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Saiba como os RIS estão transformando os sistemas de comunicação pra ter mais eficiência e cobertura.
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Uma visão geral de como a tecnologia molda vários setores hoje em dia.
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Esse artigo analisa como os veículos colaboram pra melhorar o fluxo de tráfego.
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Um novo método ensina a IA a navegar pelas cidades usando pontos de referência, sem precisar de instruções passo a passo.
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Novas abordagens melhoram a eficiência e a gestão dos sistemas de compartilhamento de bikes.
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Novas técnicas de compressão melhoram o manuseio de dados em veículos autônomos.
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Um sistema que prevê a demanda de táxis enquanto protege os dados dos passageiros.
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Métodos inovadores visam melhorar a gestão de estacionamento em cidades movimentadas.
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Uma olhada em como a compressão de informações ajuda na tomada de decisões em ambientes de jogos complexos.
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O PM-DMNet melhora a precisão e eficiência das previsões de tráfego usando técnicas avançadas.
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Métodos eficientes de roteamento e programação de veículos para entregas na hora certa.
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NIRVAR analisa séries temporais complexas como redes, melhorando a precisão preditiva em várias áreas.
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Analisando como a disponibilidade e a capacidade afetam o movimento das partículas.
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Novos sistemas LiDAR melhoram a precisão e a velocidade para várias aplicações.
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SpbTrack melhora o rastreamento LiDAR pra aumentar a segurança e a privacidade.
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Um novo método melhora a precisão na detecção de faixas para carros autônomos.
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Estudo mostra como os processos de entrega afetam a eficiência da comunicação dos trens.
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Um novo modelo melhora as previsões de tráfego após acidentes pra uma gestão melhor.
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Estudando como veículos autônomos podem melhorar o fluxo de trânsito e reduzir a congestionamento.
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Usando tecnologia inteligente pra melhorar o fluxo de trânsito em cidades que tão crescendo.
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Este estudo apresenta um modelo de fluxo de trânsito que leva em conta veículos conectados e autônomos.
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Uma nova abordagem melhora a gestão dos semáforos, reduzindo a congestionamento e melhorando o fluxo.
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Analisando gráficos de sequência de tráfego pra um desenvolvimento confiável de HAV.
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Novo conjunto de dados melhora o desempenho da câmera em cenas de direção noturna.
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Uma comunicação eficaz é fundamental para manter a confiança em veículos autônomos.
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Como a especificidade da explicação afeta a segurança e a ansiedade dos passageiros em veículos autônomos.
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Uma abordagem nova para carros autônomos que prioriza segurança e conforto.
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Um modelo pra avaliar a segurança e as emissões em carros autônomos.
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Analisando o impacto do IRA e do CCS na adoção de veículos elétricos nos EUA.
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Um novo sistema melhora a distribuição de veículos para serviços de carona.
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Aprenda como as leis de conservação não locais impactam o trânsito e a dinâmica de multidões.
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CooPre melhora a percepção de veículos usando dados não rotulados pra uma direção mais segura.
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