Um novo método permite que veículos autônomos sejam controlados sem dados do mundo real.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método permite que veículos autônomos sejam controlados sem dados do mundo real.
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Explorando medidas de segurança pra lidar com a autoconfiança em sistemas de IA de veículos autônomos.
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Um novo método melhora a criação de mapas para carros autônomos.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho de carros de corrida autônomos usando aprendizado em tempo real.
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Uma nova abordagem ajuda as máquinas a aprender e interpretar conceitos visuais de forma eficaz.
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Uma nova abordagem pra segmentação de imagem melhora o reconhecimento de objetos em vários setores.
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O RAG-Driver aumenta a confiança em carros autônomos com explicações de decisões mais claras.
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Um novo método melhora as estimativas de confiança em dados ambíguos.
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Um novo método melhora a tomada de decisão na direção autônoma pra um gerenciamento de tráfego melhor.
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Um novo método melhora os testes de segurança de carros autônomos em condições reais.
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Um novo método melhora a inferência de cenas 3D, apesar dos desafios ambientais.
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A pesquisa se concentra em filtros de segurança suaves para melhorar o desempenho de veículos autônomos.
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Pesquisas mostram como gestos podem aumentar a segurança para pedestres e carros autônomos.
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Descubra como o IRS melhora a comunicação ultra confiável com baixa latência em várias aplicações.
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Avanços na tecnologia sem fio com controle flexível de sinal.
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Novo modelo ajuda carros autônomos a se mesclarem com segurança no tráfego intenso.
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Apresentando o ICP-Flow pra estimativa de fluxo de cena eficiente em veículos autônomos.
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Um olhar sobre a plataforma F1TENTH e seu impacto na pesquisa sobre corridas autônomas.
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Apresentando o RS-DisRL pra tomar decisões melhores em ambientes incertos.
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Explorando técnicas de controle sem modelo em canais de comunicação limitados.
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Novos métodos melhoram a confiabilidade das previsões de IA, especialmente em áreas críticas.
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Melhorar a habilidade dos VAs de prever o comportamento do motorista aumenta a segurança.
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Esse artigo explora o conjunto de dados TUMTraf-V2X e seu impacto na segurança de carros autônomos.
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Novo framework melhora o reconhecimento de objetos em ambientes complexos para veículos autônomos.
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Modelos de mundo ajudam os carros autônomos a prever eventos na estrada pra segurança.
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Esse artigo fala sobre o desenvolvimento e os benefícios dos sistemas DFRC.
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Um novo método quer melhorar a segurança em robôs móveis lidando com incertezas.
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Examinando como os pedestres reagem a veículos automatizados em ambientes compartilhados.
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Um novo método melhora como os robôs prevêem o comportamento humano e aumentam a segurança.
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Modelos de IA melhoram a compreensão das cenas de direção para uma navegação mais segura.
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Analisando o papel dos eHMIs em aumentar a segurança para pedestres e veículos autônomos.
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Apresentando um novo modelo pra prever melhor o movimento dos veículos no trânsito.
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Um novo método melhora a coordenação de veículos subaquáticos não tripulados em correntes dinâmicas.
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LeOCLR melhora o aprendizado contrastivo usando imagens originais pra uma compreensão melhor.
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Esse artigo fala sobre o desenvolvimento de sistemas inteligentes para caminhões autônomos.
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Esse estudo explora como projeções podem melhorar a segurança dos pedestres em torno de veículos autônomos.
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O algoritmo SynPF mostra potencial pra localização confiável de veículos em condições de corrida desafiadoras.
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Novas técnicas melhoram a segurança dos testes para carros autônomos.
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Essa pesquisa avalia o uso de LLMs pra cenários realistas de carros autônomos.
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Um novo método separa elementos em movimento e estáticos em ambientes urbanos.
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