यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
शहरी क्षेत्रों में मौजूदा V2X सिस्टम की उच्च तैनाती लागत और ब्लाइंड स्पॉट मुद्दों को संबोधित करने के लिए, यह पेपर UAV का उपयोग करके AirV2X-Perception डेटासेट प्रस्तुत करता है। UAVs ग्राउंड-आधारित सिस्टम की तुलना में लाभ प्रदान करते हैं, जिसमें बेहतर वाहन दृश्यता के लिए बर्ड-आई व्यू, कई स्थान सेटिंग्स के साथ लचीला संचालन और कम तैनाती लागत शामिल है। AirV2X-Perception डेटासेट में विभिन्न मौसम और प्रकाश स्थितियों के तहत शहरी, उपनगरीय और ग्रामीण क्षेत्रों में ड्रोन-सहायता प्राप्त स्वायत्त ड्राइविंग परिदृश्यों के 6.73 घंटे शामिल हैं, और V2D एल्गोरिदम विकास और मानकीकृत मूल्यांकन के लिए एक आधार प्रदान करता है। डेटासेट और विकास किट ओपन सोर्स ( https://github.com/taco-group/AirV2X-Perception ) के रूप में उपलब्ध हैं।
