Buchumschlag

CRADIPOR: Crash Dispersion Predictor

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chaillou, Edgar, Rodriguez, Sebastian, Tourbier, Yves, Chinesta, Francisco
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

ADIOSS Automatic Diagnostic Of System Simulations
von: Jiang, Di, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rank Reduction Autoencoders
von: Mounayer, Jad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RRAEDy: Adaptive Latent Linearization of Nonlinear Dynamical Systems
von: Mounayer, Jad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-driven discovery of roughness descriptors for surface characterization and intimate contact modeling of unidirectional composite tapes
von: Rodriguez, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Application of Reduced-Order Models for Temporal Multiscale Representations in the Prediction of Dynamical Systems
von: Ghazal, Elias Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variational Rank Reduction Autoencoders for Generative Thermal Design
von: Tierz, Alicia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variational Rank Reduction Autoencoders
von: Mounayer, Jad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Real-time Secondary Crash Likelihood Prediction Excluding Post Primary Crash Features
von: Han, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Local Bayesian Optimization for Controller Tuning with Crash Constraints
von: von Rohr, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CrashFormer: A Multimodal Architecture to Predict the Risk of Crash
von: Monsefi, Amin Karimi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph neural networks informed locally by thermodynamics
von: Tierz, Alicia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting and Explaining Traffic Crash Severity Through Crash Feature Selection
von: Castellani, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thermodynamics-informed super-resolution of scarce temporal dynamics data
von: Bermejo-Barbanoj, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FFT-based surrogate modeling of auxetic metamaterials with real-time prediction of effective elastic properties and swift inverse design
von: Danesh, Hooman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A comparison of Single- and Double-generator formalisms for Thermodynamics-Informed Neural Networks
von: Urdeitx, Pau, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CarCrashNet: A Large-Scale Dataset and Hierarchical Neural Solver for Data-Driven Structural Crash Simulation
von: Elrefaie, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robot Crash Course: Learning Soft and Stylized Falling
von: Strauch, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structural Connectome Harmonization Using Deep Learning: The Strength of Graph Neural Networks
von: Patel, Jagruti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stack Trace-Based Crash Deduplication with Transformer Adaptation
von: Mamun, Md Afif Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Crash Severity Analysis of Child Bicyclists using Arm-Net and MambaNet
von: Somvanshi, Shriyank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DISC: Dataset for Analyzing Driving Styles In Simulated Crashes for Mixed Autonomy
von: Kumar, Sandip Sharan Senthil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating Robotaxi Crash Severity with Geographical Random Forest and the Urban Environment
von: Jiao, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Crash: Hijacking Your Autonomous Vehicle for Fun and Profit
von: Sun, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Applying Tabular Deep Learning Models to Estimate Crash Injury Types of Young Motorcyclists
von: Somvanshi, Shriyank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Crash-Consistent Checkpointing for AI Training on macOS/APFS
von: Jeon, Juha
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Crash Analytics for Traffic Safety using Deep Learning
von: Sivakoti, Karthik
Veröffentlicht: (2025)

Vehicle-group-based Crash Risk Prediction and Interpretation on Highways
von: Zhu, Tianheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Crash Data Quality with Large Language Models: Evidence from Secondary Crash Narratives in Kentucky
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feasible-First Exploration for Constrained ML Deployment Optimization in Crash-Prone Hierarchical Search Spaces
von: Lysenstøen, Christian
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Accuracy: A Unified Random Matrix Theory Diagnostic Framework for Crash Classification Models
von: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Applying MambaAttention, TabPFN, and TabTransformers to Classify SAE Automation Levels in Crashes
von: Somvanshi, Shriyank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating Spatial Inequities in Freight Truck Crash Severity via Counterfactual Inference in Los Angeles
von: Wang, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Crash Severity Prediction Using Deep Learning Approaches: A Hybrid CNN-RNN Framework
von: Koohfar, Sahar
Veröffentlicht: (2025)

Exploring the Determinants of Pedestrian Crash Severity Using an AutoML Approach
von: Rafe, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Conformal Predictors: Adaptive Conformal Inference with Confidence Predictors
von: Szabadváry, Johan Hallberg, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Crash Severity Risk Modeling Strategies under Data Imbalance
von: Mamun, Abdullah Al, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Factors Affecting Pedestrian Crash Severity Using TabNet: A Deep Learning Approach
von: Rafe, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Generative Deep Learning Approach for Crash Severity Modeling with Imbalanced Data
von: Chen, Junlan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Risk-Informed Diffusion Transformer for Long-Tail Trajectory Prediction in the Crash Scenario
von: Chen, Junlan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulating the Unseen: Crash Prediction Must Learn from What Did Not Happen
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)