Robert Bosch

Verschiedene Aspekte betreffen ein Verfahren zum Steuern einer Robotervorrichtung, das Verfahren aufweisend: Empfangen eines Bildes (302), welches ein Fischaugen-Format aufweist und ein Objekt in einer Umgebung der Robotervorrichtung zeigt; Ermitteln, mittels Objekterkennung, eines Begrenzungsrahmens (304), welcher eine Position des Objekts in dem Bild angibt; Ermitteln eines Belegungswertes (310), welcher angibt, wie viel des Sichtfeldes der Kamera das Objekt belegt; Erzeugen eines Bildausschnitts (306), welcher zumindest alle dem Begrenzungsrahmen zugehörigen Bildpunkte aufweist; Ermitteln eines projizierten Bildausschnitts mittels Projizierens des Bildausschnitts unter Verwendung eines Kameramodells, welches ein Lochkamera-Modell (314) ist, wenn der Belegungswert kleiner als oder gleich einem Schwellenwert ist, und ein Fischaugen-basiertes Kameramodell (316) ist, wenn der Belegungswert größer als der Schwellenwert ist; Eingeben des projizierten Bildausschnitts in ein maschinelles Lernmodell, welches eingerichtet ist, in Reaktion auf die Eingabe des projizierten Bildausschnitts und Informationen bezüglich des Kameramodells dreidimensionale Fixpunkte des Objekts auszugeben; und Steuern der Robotervorrichtung unter Verwendung der dreidimensionalen Fixpunkte.

Offenbart sind Nachhaltigkeitstracker zum Verfolgen einer Nachhaltigkeit eines Fahrzeuges gemäß einem Regelwerk. Ein Verfahren zum Verfolgen einer Nachhaltigkeit eines Fahrzeuges gemäß einem Regelwerk umfasst: Erfassen von einer oder von mehreren Angaben des Regelwerks über eine Intensität einer Emission von CO₂ durch einen oder durch mehrere jeweilige Energieträger bei deren Verbrauch durch das Fahrzeug; Erfassen von Daten, die mit einem oder mit mehreren Vorgängen zum Übertragen von Energie an das Fahrzeug verknüpft sind, wobei jeder Vorgang mit einer Zeit und mit einer Menge oder mit mehreren Mengen des einen oder der mehreren Energieträgers verknüpft ist; Speichern der Daten als eine Historie der Vorgänge zum Übertragen von Energie an das Fahrzeug; Bestimmen, basierend auf der Historie des Fahrzeuges, des CO₂-Fußabdrucks des Fahrzeugs basierend auf der Historie der Vorgänge zum Übertragen von Energie und der einen oder den mehreren Angaben des Regelwerks.

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kollisionsvermeidung beim Betrieb einer mobilen Arbeitsmaschine (100), die mehrere verschiedene Sensoren (120, 122, 124) zur Umgebungserfassung aufweist, umfassend: Bereitstellen oder Empfangen von Sensorinformationen (210, 220, 230) von jedem der mehreren verschiedenen Sensoren; Bereitstellen einer parametrierbaren Sensorfusionslogik (242), die mehrere Ansteuervorgaben für die mobile Arbeitsmaschine umfasst; Bestimmen, basierend auf den Sensorinformationen und der parametrierbaren Sensorfusionslogik, einer ausgewählten der mehreren Ansteuervorgaben für die mobile Arbeitsmaschine; und Bereitstellen der ausgewählten Ansteuervorgabe und insbesondere Ansteuern der mobilen Arbeitsmaschine gemäß der ausgewählten Ansteuervorgabe.

Die Erfindung betrifft eine Handwerkzeugmaschine (5) aufweisend, ein Human-Machine-Interface (HMI 10), wobei die Handwerkzeugmaschine (5) zumindest in einem ersten Betriebsmodus und/oder einem zweiten Betriebsmodus betreibbar ist, wobei das HMI (10) ein erstes Bedienelement (30) für den ersten Betriebsmodus und ein zweites Bedienelement (35) für den zweiten Betriebsmodus aufweist, wobei der erste Betriebsmodus aktivierbar, in einer Vielzahl von Stufen einstellbar und deaktivierbar, ist, wobei mithilfe des ersten Bedienelements (30) der erste Betriebsmodus aktivierbar, einstellbar und deaktivierbar ist, wobei mithilfe des zweiten Bedienelements (35) der zweite Betriebsmodus aktivierbar und deaktivierbar ist, wobei das HMI (10) eine Stufenanzeige (40) zum Anzeigen der Vielzahl von einstellbaren Stufen für den ersten Betriebsmodus aufweist. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren (200) zum Bedienen einer Handwerkzeugmaschine.

Various aspects relate to a method including: for each of multiple meta-task dataset meta-task datasets, determining a meta-task Gaussian process, GP, that represents multiple objective functions and models a respective other process related to a technical process by a meta-task mean and covariance; determining a prior GP of a target-task multi-objective model representing the multiple objective functions with a prior mean that is a weighted sum of the meta-task means and a prior covariance that is a total of a target-task covariance and a weighted sum of the meta-task co-variances, wherein weights for the weighting include a weight for each combination of the multiple objective functions and the meta-task datasets; determining an adapted GP by adapting hyperparameters of the prior GP; determining a posterior GP of the target-task multi-objective model by conditioning the adapted GP on a target-task dataset; and controlling the physical or chemical process using the posterior GP.

Computer-implemented method for training a first machine learning system, wherein the first machine learning system (60) is configured for determining an output (o) characterizing an upsampling a feature map of an image (x) using the image (x) and a feature map (F) of the image (x) as input, the method comprising the steps of:• Training the first machine learning system (60) in a first stage, wherein the first stage comprises a pretraining of the first machine learning system (60);• Training the first machine learning system (60) in a second stage, wherein the second stage comprises:• Training a second machine learning system (60b) according to the first stage;• Obtaining a training image (x_i) and a feature map (F_i) of the training image (x_i);• Determining a first upsampled feature map (o_a) by providing the training image (x_i) and the feature map (F_i) as input to the first machine learning system (60);• Determining a second upsampled feature map by providing a crop (s_i) of the training image (x_i) and a corresponding crop of the feature map (F_i) as input to the second machine learning system (60b);• Training the first machine learning system (60) based on a second loss function ( ), wherein the second loss function ( ) characterizes a difference between a crop (g_a) of the first upsampled feature map (o_a) and the second upsampled feature map (o_b), wherein the crop (g_a) of the first upsampled feature map (o_a) corresponds to the crop (s_i) of the training image (x_i).

The present invention relates to an electrolyte circulation system for an electrolysis system, comprising: a primary gas-liquid separator; a pressure reduction device connected to the primary gas-liquid separator that performs primary gas-liquid separation of a desired gas to reduce pressure; a secondary gas-liquid separator connected to the pressure reduction device to receive an electrolyte and perform secondary gas-liquid separation thereon; a pressurization device connected to the secondary gas-liquid separator to pressurize the electrolyte after secondary gas-liquid separation; and a mixing supply device configured to receive and mix the pressurized electrolyte and another electrolyte from another electrode and supply the mixed electrolyte back to the electrolysis system. The present invention further relates to an electrolysis system comprising, on at least one side corresponding to at least one of the first and second gases produced by the electrolysis system, the electrolyte circulation system as described above at the respective electrodes. The present invention further relates to a corresponding control method and a storage medium. With the present invention, the safety of electrolysis can be enhanced.

The present application relates to an ECR plasma source, comprising: a vacuum chamber; an injection device configured to inject a working gas into the vacuum chamber; an emission device configured to emit an electromagnetic wave into a plasma generation region; and a generation device, the generation device comprising: a magnetic field generator generating a static magnetic field in the plasma generation region, the static magnetic field coupling with the electromagnetic wave to ionize the working gas to generate plasma; a body and a cover plate, the body being configured to accommodate the magnetic field generator and the cover plate being configured to cover the body to seal the magnetic field generator relative to the plasma. The ECR plasma source further comprises: a metal target material disposed on an outer surface of at least a portion of the cover plate; a voltage source configured to apply a negative voltage to the cover plate to attract positive ions in the plasma to bombard the metal target material, such that metal atoms in the metal target material are sputtered; and a substrate holding device configured to hold and move a substrate such that a doped film is deposited on the substrate based on the plasma and the metal atoms when the substrate approaches the plasma generation region.

The invention relates to a method for providing a set of ordinary differential equations as a training data set for training a symbolic regression model. Furthermore, the invention relates to a computer program, an apparatus, and a storage medium for this purpose.

Die Erfindung betrifft eine Fördervorrichtung (10) mit wenigstens einem einstückigen Grundkörper (20), dem jeweils eine endlose Staurollenkette (30) zugeordnet ist, wobei die Staurollenkette (30) eine erste, eine zweite und eine dritte Rollenreihe (31, 32, 33) bildet, wobei die erste Rollenreihe (31) an einer zugeordneten ersten Gleitleiste (41) abgestützt ist, wobei die dritte Rollenreihe (33) an einer zugeordneten zweiten Gleitleiste (42) abgestützt ist, wobei die genannte Querschnittsform eines Grundkörpers (20) jeweils einen L-förmigen ersten Schenkel (25) bildet, welcher die jeweils zugeordnete erste Rollenreihe (31) überdeckt, wobei ein freies Ende (26) des ersten Schenkels (25) der zweiten Rollenreihe (32) in Querrichtung (12) mit Abstand gegenübersteht.Erfindungsgemäß ist dem wenigstens einen Grundkörper (20) jeweils ein gesonderter Hilfskörper (50) zugeordnet, welcher sich mit einer konstanten Querschnittsform entlang der Förderrichtung (11) erstreckt, wobei der Hilfskörper (50) am betreffenden Grundkörper (20) befestigt ist, wobei der Hilfskörper (50) einen L-förmigen zweiten Schenkel (60) bildet, welcher die dritte Rollenreihe (33) überdeckt, wobei ein freies Ende (61) des zweiten Schenkels (60) der zweiten Rollenreihe (32) in Querrichtung (12) mit Abstand gegenübersteht, wobei die zweite Rollenreihe (32) in Hochrichtung (13) über den zweiten Schenkel (60) übersteht.