Um novo framework tem como objetivo aumentar a segurança em veículos autônomos por meio de simulações específicas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo framework tem como objetivo aumentar a segurança em veículos autônomos por meio de simulações específicas.
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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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O DiffMVR restaura vídeos consertando detalhes escondidos e melhorando a clareza.
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Carros autônomos enfrentam desafios pra entrar nas faixas nas estradas. A segurança é fundamental.
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Novo método melhora a navegação de veículos autônomos e o rastreamento de objetos.
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O SyncVIS melhora o rastreamento e a segmentação de objetos em vídeos pra várias aplicações.
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A SEED4D cria dados sintéticos pra tecnologias de direção autônoma mais inteligentes.
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HoloDrive mistura dados 2D e 3D pra fazer carros autônomos mais inteligentes.
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Conectando imagens e dados 3D pra detecção de localização precisa.
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