id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
18,057 | 2026-02-24T14:17:46.252000Z | 2026-02-24T14:17:46.252000Z | Lec. | DOT Advances Deployment Of Connected Vehicle Technology To Prevent Hundreds Of Thousands Of Crashes | US Department of Transportation [Electronic resource]. 2016 | false | true | false | |
18,056 | 2026-02-24T14:17:43.070000Z | 2026-02-24T14:17:43.070000Z | Lec. | P. 143–163. 13 | false | false | false | |
18,055 | 2026-02-24T14:17:40.250000Z | 2026-02-24T14:17:40.250000Z | Lec. | Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12331-3_3/. 12 | false | false | false | |
18,054 | 2026-02-24T14:17:37.332000Z | 2026-02-24T14:17:37.332000Z | Lec. | In: Wehrle, K., Güneş, M., Gross, J. (eds) Modeling and Tools for Network Simulation | false | true | false | |
18,053 | 2026-02-24T14:17:34.380000Z | 2026-02-24T14:17:34.380000Z | Lec. | Varga, A. (2010) | false | true | false | |
18,052 | 2026-02-24T14:17:31.457000Z | 2026-02-24T14:17:31.457000Z | Lec. | ISBN 978-1-61208-169-4. 11 | false | true | false | |
18,051 | 2026-02-24T14:17:28.572000Z | 2026-02-24T14:17:28.572000Z | Lec. | SIMUL 2011, 2011-10-23 - 2011-10-28, Barcelona | false | false | false | |
18,050 | 2026-02-24T14:17:26.073000Z | 2026-02-24T14:17:26.073000Z | Lec. | In: Proceedings of SIMUL 2011, The Third International Conference on Advances in System Simulation | false | true | false | |
18,049 | 2026-02-24T14:17:23.208000Z | 2026-02-24T14:17:23.208000Z | Lec. | Behrisch, Michael and Bieker, Laura and Erdmann, Jakob and Krajzewicz, Daniel (2011) SUMO – Simulation of Urban MObility: An Overview | false | false | false | |
18,048 | 2026-02-24T14:17:20.128000Z | 2026-02-24T14:17:20.128000Z | Lec. | Alexey Dosovitskiy, German Ros, Felipe Codevilla, Antonio Lopez, Vladlen Koltun, CARLA: An Open Urban Driving Simulator Proceedings of the 1st Annual Conference on Robot Learning, PMLR 78:1-16, 2017. 10 | true | false | false | |
18,047 | 2026-02-24T14:17:16.818000Z | 2026-02-24T14:17:16.818000Z | Lec. | P. 12–22. 9 | false | true | false | |
18,046 | 2026-02-24T14:17:13.835000Z | 2026-02-24T14:17:13.835000Z | Lec. | P. 167–181. 8 | false | false | false | |
18,045 | 2026-02-24T14:17:10.940000Z | 2026-02-24T14:17:10.940000Z | Lec. | Pergamon, 2015 | false | false | false | |
18,044 | 2026-02-24T14:17:08.036000Z | 2026-02-24T14:17:08.036000Z | Lec. | Part A Policy Pract | false | false | false | |
18,043 | 2026-02-24T14:17:05.394000Z | 2026-02-24T14:17:05.394000Z | Lec. | Preparing a nation for autonomous vehicles: opportunities, barriers and policy recommendations // Transp | false | false | false | |
18,042 | 2026-02-24T14:17:02.342000Z | 2026-02-24T14:17:02.342000Z | Lec. | Fagnant D.J., Kockelman K | false | false | false | |
18,041 | 2026-02-24T14:16:59.787000Z | 2026-02-24T14:16:59.787000Z | Lec. | P. 289–299. 7 | false | false | false | |
18,040 | 2026-02-24T14:16:57.379000Z | 2026-02-24T14:16:57.379000Z | Lec. | Vol. 1, № 4 | false | false | false | |
18,039 | 2026-02-24T14:16:54.470000Z | 2026-02-24T14:16:54.470000Z | Lec. | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2014 | false | false | false | |
18,038 | 2026-02-24T14:16:51.644000Z | 2026-02-24T14:16:51.644000Z | Lec. | Connected Vehicles: Solutions and Challenges // IEEE Internet Things J | false | false | false | |
18,037 | 2026-02-24T14:16:48.811000Z | 2026-02-24T14:16:48.811000Z | Lec. | Lu N. et al | false | false | false | |
18,036 | 2026-02-24T14:16:45.816000Z | 2026-02-24T14:16:45.816000Z | Lec. | P. 39–50. 6 | false | true | false | |
18,035 | 2026-02-24T14:16:42.859000Z | 2026-02-24T14:16:42.859000Z | Lec. | Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015 | false | false | false | |
18,034 | 2026-02-24T14:16:40.430000Z | 2026-02-24T14:16:40.430000Z | Lec. | The impact of cooperative perception on decision making and planning of autonomous vehicles // IEEE Intell | false | false | false | |
18,033 | 2026-02-24T14:16:37.489000Z | 2026-02-24T14:16:37.489000Z | Lec. | Kim S.W. et al | false | false | false | |
18,032 | 2026-02-24T14:16:34.409000Z | 2026-02-24T14:16:34.409000Z | Lec. | Summary for urban policymakers – what the IPCC special report on 1.5C means for cities. 2018. № December. 1–30 p. 5 | false | true | false | |
18,031 | 2026-02-24T14:16:31.712000Z | 2026-02-24T14:16:31.712000Z | Lec. | Bazaz A. et al | false | false | false | |
18,030 | 2026-02-24T14:16:28.733000Z | 2026-02-24T14:16:28.733000Z | Lec. | Annual Report on Road Safety in EU. 4 | false | true | false | |
18,029 | 2026-02-24T14:16:25.743000Z | 2026-02-24T14:16:25.743000Z | Lec. | European Transport Safety Council. (2022) | false | true | false | |
18,028 | 2026-02-24T14:16:22.392000Z | 2026-02-24T14:16:22.392000Z | Lec. | P. e390–e398. 3 | false | true | false | |
18,027 | 2026-02-24T14:16:19.437000Z | 2026-02-24T14:16:19.437000Z | Lec. | Vol. 3, № 9 | false | false | false | |
18,026 | 2026-02-24T14:16:16.876000Z | 2026-02-24T14:16:16.876000Z | Lec. | The global macroeconomic burden of road injuries: estimates and projections for 166 countries // Lancet Planet | false | true | false | |
18,025 | 2026-02-24T14:16:13.677000Z | 2026-02-24T14:16:13.677000Z | Lec. | Chen S. et al | false | false | false | |
18,024 | 2026-02-24T14:16:11.037000Z | 2026-02-24T14:16:11.037000Z | Lec. | Geneva, 2018. 2 | false | true | false | |
18,023 | 2026-02-24T14:16:08.238000Z | 2026-02-24T14:16:08.238000Z | Lec. | Global status report on road safety 2018 | false | true | false | |
18,022 | 2026-02-24T14:16:05.317000Z | 2026-02-24T14:16:05.317000Z | Lec. | Полученные в данной работе результаты могут служить основой для разработки и внедрения интеллектуальных транспортных систем нового поколения. 1 | false | true | false | |
18,021 | 2026-02-24T14:16:02.288000Z | 2026-02-24T14:16:02.288000Z | Lec. | Дальнейшие исследования могут быть направлены на изучение более сложных сценариев взаимодействия, оптимизацию разработанных алгоритмов и оценку влияния факторов неопределенности и задержек связи на эффективность совместной автоматизации | false | true | false | |
18,020 | 2026-02-24T14:15:59.444000Z | 2026-02-24T14:15:59.444000Z | Lec. | Результаты проведенного исследования подтверждают гипотезу о том, что совместная автоматизация управления дорожным движением является перспективным направлением для повышения эффективности и безопасности дорожного движения в условиях широкого распространения подключенных беспилотных транспортных средств | false | true | false | |
18,019 | 2026-02-24T14:15:56.375000Z | 2026-02-24T14:15:56.375000Z | Lec. | Кроме того, совместная автоматизация способствует более равномерному распределению скорости транспортных средств, что потенциально снижает вероятность возникновения заторов и повышает пропускную способность дорожной сети | false | true | false | |
18,018 | 2026-02-24T14:15:53.722000Z | 2026-02-24T14:15:53.722000Z | Lec. | В частности, наблюдается увеличение средней скорости автоматизированных транспортных средств, существенное снижение количества столкновений и повышение общего уровня безопасности дорожного движения | false | true | false | |
18,017 | 2026-02-24T14:15:50.870000Z | 2026-02-24T14:15:50.870000Z | Lec. | Полученные данные свидетельствуют о том, что совместное взаимодействие между транспортными средствами и элементами дорожной инфраструктуры приводит к значительному улучшению ключевых показателей движения | false | true | false | |
18,016 | 2026-02-24T14:15:47.988000Z | 2026-02-24T14:15:47.988000Z | Lec. | Представленный анализ и сравнение результатов моделирования различных сценариев дорожного движения четко демонстрирует преимущества использования совместной автоматизации управления | false | true | false | |
18,015 | 2026-02-24T14:15:45.335000Z | 2026-02-24T14:15:45.335000Z | Lec. | Эти эксперименты были направлены на оценку эффективности интегрированных моделей CDA в сравнении со сценариями, где транспортные средства оборудованы исключительно беспилотными технологиями | false | true | false | |
18,014 | 2026-02-24T14:15:42.499000Z | 2026-02-24T14:15:42.499000Z | Lec. | Кульминацией исследования стало проведение серии экспериментов с использованием имитационного моделирования | false | true | false | |
18,013 | 2026-02-24T14:15:39.695000Z | 2026-02-24T14:15:39.695000Z | Lec. | Для последующего тестирования были разработаны разнообразные сценарии дорожного движения, охватывающие различные условия трафика и взаимодействия между автоматизированными транспортными средствами | false | true | false | |
18,012 | 2026-02-24T14:15:36.875000Z | 2026-02-24T14:15:36.875000Z | Lec. | Одним из ключевых этапов работы стала доработка алгоритмов совместной автоматизации дорожного движения в выбранной среде моделирования CAVISE | false | true | false | |
18,011 | 2026-02-24T14:15:33.827000Z | 2026-02-24T14:15:33.827000Z | Lec. | Также был выполнен анализ существующих инструментов для имитационного моделирования подключенного и беспилотного транспорта, определены наиболее подходящие из них для целей исследования | false | true | false | |
18,010 | 2026-02-24T14:15:31.374000Z | 2026-02-24T14:15:31.374000Z | Lec. | В рамках исследования был проведен всесторонний анализ существующих алгоритмов регулирования проезда автоматизированными транспортными средствами перекрестков, алгоритмов совместного восприятия для подключенного беспилотного транспорта и подходов к CDA | false | false | false | |
18,009 | 2026-02-24T14:15:28.266000Z | 2026-02-24T14:15:28.266000Z | Lec. | Данная работа была посвящена исследованию и оценке влияния CDA на поведение подключенных беспилотных транспортных средств | false | true | false | |
18,008 | 2026-02-24T14:15:24.859000Z | 2026-02-24T14:15:24.859000Z | Lec. | Использование дорожной инфраструктуры, предоставляющей своевременную и релевантную информацию (RSU), позволяет значительно улучшить ключевые показатели движения, особенно в условиях сложного трафика и при взаимодействии нескольких автономных участников движения | false | true | false | |
18,007 | 2026-02-24T14:15:21.926000Z | 2026-02-24T14:15:21.926000Z | Lec. | Таким образом, результаты проведенного моделирования убедительно подтверждают гипотезу о положительном влиянии CDA на эффективность и безопасность движения беспилотных транспортных средств | false | true | false | |
18,006 | 2026-02-24T14:15:18.911000Z | 2026-02-24T14:15:18.911000Z | Lec. | Более равномерное распределение скорости: RSU способствует более равномерному распределению скорости между AV, что снижает вероятность возникновения заторов и повышает пропускную способность перекрестка | false | true | false | |
18,005 | 2026-02-24T14:15:16.412000Z | 2026-02-24T14:15:16.412000Z | Lec. | Повышение безопасности: Увеличение значений TTC в сценариях с RSU указывает на увеличение времени до возможного столкновения, что свидетельствует о повышении безопасности движения | false | true | false | |
18,004 | 2026-02-24T14:15:13.881000Z | 2026-02-24T14:15:13.881000Z | Lec. | Снижение количества столкновений: Информация о трафике, предоставляемая RSU, помогает предотвратить опасные ситуации и минимизировать риск столкновений | false | true | false | |
18,003 | 2026-02-24T14:15:10.879000Z | 2026-02-24T14:15:10.879000Z | Lec. | Увеличение средней скорости AV: RSU позволяет AV принимать более обоснованные решения, что приводит к оптимизации траекторий и увеличению средней скорости движения | false | true | false | |
18,002 | 2026-02-24T14:15:08.042000Z | 2026-02-24T14:15:08.042000Z | Lec. | В сценариях с использованием Road Side Units наблюдаются следующие ключевые улучшения: | false | true | false | |
18,001 | 2026-02-24T14:15:05.219000Z | 2026-02-24T14:15:05.219000Z | Lec. | Сравнение пар сценариев четко демонстрирует преимущества использования совместной автоматизации для управления движением AV | false | true | false | |
18,000 | 2026-02-24T14:15:02.742000Z | 2026-02-24T14:15:02.742000Z | Lec. | В наиболее сложном сценарии с четырьмя AV, использование RSU критически важно для предотвращения столкновений и обеспечения эффективного движения, так как сценарий 7 зафиксировал 2 столкновения | false | true | false | |
17,999 | 2026-02-24T14:14:59.970000Z | 2026-02-24T14:14:59.970000Z | Lec. | Сценарии 7 и 8 | false | false | false | |
17,998 | 2026-02-24T14:14:57.583000Z | 2026-02-24T14:14:57.583000Z | Lec. | Сценарий 5 показывает неравномерность в скоростных показателях и наличие столкновений, тогда как сценарий 6 с RSU обеспечивает более плавное и безопасное движение всех AV | false | true | false | |
17,997 | 2026-02-24T14:14:55.142000Z | 2026-02-24T14:14:55.142000Z | Lec. | Аналогичная тенденция наблюдается при моделировании трех AV | false | true | false | |
17,996 | 2026-02-24T14:14:52.563000Z | 2026-02-24T14:14:52.563000Z | Lec. | Сценарии 5 и 6 | false | false | false | |
17,995 | 2026-02-24T14:14:50.293000Z | 2026-02-24T14:14:50.293000Z | Lec. | В то время как сценарий с RSU демонстрирует увеличение средней скорости второго AV до 8.91 м/с и отсутствие столкновений | false | true | false | |
17,994 | 2026-02-24T14:14:47.459000Z | 2026-02-24T14:14:47.459000Z | Lec. | При моделировании движения двух AV, сценарий 3 показал значительную разницу в средней скорости AV (2.30 м/с и 7.85 м/с), что может свидетельствовать о сложностях координации движения | false | true | false | |
17,993 | 2026-02-24T14:14:44.670000Z | 2026-02-24T14:14:44.670000Z | Lec. | Сценарии 3 и 4 | false | true | false | |
17,992 | 2026-02-24T14:14:42.346000Z | 2026-02-24T14:14:42.346000Z | Lec. | Это указывает на положительное влияние информации от RSU на динамику движения и безопасность | false | true | false | |
17,991 | 2026-02-24T14:14:39.515000Z | 2026-02-24T14:14:39.515000Z | Lec. | При добавлении RSU, предоставляющей информацию о трафике, средняя скорость AV увеличилась до 6.12 м/с, а количество столкновений снизилось до 0 | false | true | false | |
17,990 | 2026-02-24T14:14:36.874000Z | 2026-02-24T14:14:36.874000Z | Lec. | Значение TTC (Time-To-Collision) составило 4.28 секунды | false | true | false | |
17,989 | 2026-02-24T14:14:34.149000Z | 2026-02-24T14:14:34.149000Z | Lec. | В базовом сценарии, моделирующем движение одиночного AV в условиях фонового трафика без RSU, наблюдается средняя скорость AV 4.57 м/с, стандартное отклонение скорости 3.08 м/с, и зафиксировано 1 столкновение | false | true | false | |
17,988 | 2026-02-24T14:14:31.094000Z | 2026-02-24T14:14:31.094000Z | Lec. | Сценарий 1 и 2 | false | true | false | |
17,987 | 2026-02-24T14:14:28.455000Z | 2026-02-24T14:14:28.455000Z | Lec. | Основной целью является оценка влияния CDA на поведение AV в различных условиях трафика. 8.1 Анализ результатов по сценариям | false | true | false | |
17,986 | 2026-02-24T14:14:25.558000Z | 2026-02-24T14:14:25.558000Z | Lec. | В данном разделе представлен анализ и сравнение результатов, полученных в ходе моделирования восьми сценариев дорожного движения | false | true | false | |
17,985 | 2026-02-24T14:14:22.547000Z | 2026-02-24T14:14:22.547000Z | Lec. | Количество столкновений. 0. 0. 0. 0 | false | false | false | |
17,984 | 2026-02-24T14:14:20.120000Z | 2026-02-24T14:14:20.120000Z | Lec. | TTC (сек). 6.49. 5.50. 8.69. 3.37 | false | false | false | |
17,983 | 2026-02-24T14:14:17.506000Z | 2026-02-24T14:14:17.506000Z | Lec. | Стандартное отклонение ускорения. 3.50. 2.26. 4.37. 5.45 | false | false | false | |
17,982 | 2026-02-24T14:14:15.137000Z | 2026-02-24T14:14:15.137000Z | Lec. | Ускорение (м/с²). 1.59. 0.02. 1.09. 2.57 | false | false | false | |
17,981 | 2026-02-24T14:14:12.908000Z | 2026-02-24T14:14:12.908000Z | Lec. | Стандартное отклонение скорости. 1.86. 1.46. 1.53. 4.38 | false | false | false | |
17,980 | 2026-02-24T14:14:10.324000Z | 2026-02-24T14:14:10.324000Z | Lec. | Скорость (м/с). 4.35. 9.09. 2.41. 8.63 | false | false | false | |
17,979 | 2026-02-24T14:14:08.185000Z | 2026-02-24T14:14:08.185000Z | Lec. | Количество столкновений. 2. 0. 1. 0 | false | false | false | |
17,978 | 2026-02-24T14:14:05.466000Z | 2026-02-24T14:14:05.466000Z | Lec. | TTC (сек). 6.42. 5.30. 8.71. 3.04 | false | false | false | |
17,977 | 2026-02-24T14:14:02.693000Z | 2026-02-24T14:14:02.693000Z | Lec. | Стандартное отклонение ускорения. 2.34. 2.06. 4.49. 5.30 | false | false | false | |
17,976 | 2026-02-24T14:14:00.332000Z | 2026-02-24T14:14:00.332000Z | Lec. | Ускорение (м/с²). 0.35. 0.24. 1.16. 2.66 | false | false | false | |
17,975 | 2026-02-24T14:13:57.818000Z | 2026-02-24T14:13:57.818000Z | Lec. | Стандартное отклонение скорости. 0.84. 1.30. 1.46. 4.08 | false | false | false | |
17,974 | 2026-02-24T14:13:55.266000Z | 2026-02-24T14:13:55.266000Z | Lec. | Скорость (м/с). 2.55. 7.91. 2.56. 8.11 | false | false | false | |
17,973 | 2026-02-24T14:13:53.105000Z | 2026-02-24T14:13:53.105000Z | Lec. | TTC (сек). 6.50. 5.90. 8.68 | false | false | false | |
17,972 | 2026-02-24T14:13:50.461000Z | 2026-02-24T14:13:50.461000Z | Lec. | Стандартное отклонение ускорения. 3.30. 3.07. 4.26 | false | false | false | |
17,971 | 2026-02-24T14:13:47.535000Z | 2026-02-24T14:13:47.535000Z | Lec. | Ускорение (м/с²). 1.47. 0.86. 1.04 | false | false | false | |
17,970 | 2026-02-24T14:13:45.315000Z | 2026-02-24T14:13:45.315000Z | Lec. | Стандартное отклонение скорости. 1.68. 2.10. 1.58 | false | false | false | |
17,969 | 2026-02-24T14:13:42.447000Z | 2026-02-24T14:13:42.448000Z | Lec. | Скорость (м/с). 4.48. 8.83. 2.29 | false | false | false | |
17,968 | 2026-02-24T14:13:39.916000Z | 2026-02-24T14:13:39.916000Z | Lec. | Количество столкновений. 1. 0. 1 | false | true | false | |
17,967 | 2026-02-24T14:13:37.391000Z | 2026-02-24T14:13:37.391000Z | Lec. | TTC (сек). 6.51. 5.45. 8.72 | false | false | false | |
17,966 | 2026-02-24T14:13:34.493000Z | 2026-02-24T14:13:34.493000Z | Lec. | Стандартное отклонение ускорения. 1.91. 1.48. 4.61 | false | false | false | |
17,965 | 2026-02-24T14:13:31.982000Z | 2026-02-24T14:13:31.982000Z | Lec. | Ускорение (м/с²). 0.51. 0.36. 1.37 | false | false | false | |
17,964 | 2026-02-24T14:13:29.774000Z | 2026-02-24T14:13:29.774000Z | Lec. | Стандартное отклонение скорости. 0.80. 0.74. 1.55 | false | false | false | |
17,963 | 2026-02-24T14:13:26.888000Z | 2026-02-24T14:13:26.888000Z | Lec. | Средняя скорость (м/с). 2.94. 5.75. 2.76 | false | false | false | |
17,962 | 2026-02-24T14:13:23.969000Z | 2026-02-24T14:13:23.969000Z | Lec. | Количество столкновений. 0. 0 | false | false | false | |
17,961 | 2026-02-24T14:13:21.639000Z | 2026-02-24T14:13:21.639000Z | Lec. | TTC (сек). 4.58. 5.9 | false | false | false | |
17,960 | 2026-02-24T14:13:18.850000Z | 2026-02-24T14:13:18.850000Z | Lec. | Стандартное отклонение ускорения. 4.37. 4.69 | false | false | false | |
17,959 | 2026-02-24T14:13:16.065000Z | 2026-02-24T14:13:16.065000Z | Lec. | Ускорение (м/с²). 1.21. 1.52 | false | true | false | |
17,958 | 2026-02-24T14:13:13.397000Z | 2026-02-24T14:13:13.397000Z | Lec. | Стандартное отклонение скорости. 3.17. 3.84 | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.