Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Explore la conception structurelle des passerelles, en soulignant les considérations et les défis clés.
Explore des modèles générateurs pour la prévision de trajectoires dans les véhicules autonomes, y compris des modèles discriminatifs vs générateurs, VAES, GANS, et des études de cas.
Couvre les défis de classification d'images, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire et l'approche voisine la plus proche dans les véhicules autonomes.
S'inscrit dans les fondamentaux du journalisme de données et met en valeur son impact à travers des exemples du monde réel de The Pudding et The Guardian.
Couvre l'analyse structurelle de la conception des ponts, en se concentrant sur l'auto-poids, le moment, la force de compression et les diagrammes d'interaction dans le béton armé.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
Fournit un aperçu des études d'impact environnemental, y compris le processus, les parties prenantes, les aspects juridiques et les cas pratiques.
