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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989801A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110777133.X
申请日：2021-07-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V20/58 , G06K9/62 , G06N5/00
Abstract: 用于创建系统的计算机实现的方法，所述系统适合于为基于计算机的视觉自动创建机器学习系统，所述方法包括以下步骤：提供预给定的超参数。借助于BOHB（贝叶斯优化（BO）和超频带（HB）的缩写）为多个不同训练数据集确定所述超参数的最优参数化。借助于标准化度量评估对所述多个不同训练数据集的所有训练数据集的所有最优参数化。创建矩阵，其中所述矩阵具有针对每个参数化和每个训练数据集的经过评估的标准化度量。确定每个训练数据集的元特征（英语：meta‑features）。优化决策树，所述决策树根据所述元特征和所述矩阵使得所述决策树输出借助于BOHB确定的最优参数化中的哪个是适合于给定元特征的参数化。
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公开(公告)号：CN113971460A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202110830466.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于学习策略（π）的方法（20），所述策略（π）最佳地适配进化算法的至少一个参数（σ）。所述方法包括以下步骤：初始化所述策略，所述策略根据状态信息（S）确定所述参数（σ）的参数化（A）。借助于强化学习（英语：reinforcement learning）来学习所述策略（π），其中从CMA‑ES算法与借助于所述策略根据所述状态信息（S）确定的参数化的交互、与所述问题实例（14）的交互中以及从奖励信号（R）中学习到哪种参数化对于可能的状态信息是最佳的。
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公开(公告)号：CN116137679A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202211439525.6
申请日：2022-11-17
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 一种用于制造光学传感器(100)、特别是摄像机或激光雷达传感器的方法(500)，具有如下步骤：提供(501)物镜(101)，其具有物镜壳体(102)和至少一个光学透镜(103)；提供(502)光学传感器(100)的壳体(104)；求取(503)物镜的光学特征；根据物镜的光学特征，借助于冲模(601、701)将光学传感器的壳体的填缝几何结构(111)填缝(505)；连接(506)电路板装置(105)与光学传感器的壳体；将物镜导入(507)光学传感器的壳体中；借助于粘接材料(109)将物镜(101)固定(508)在物镜壳体(102)与光学传感器(100)的壳体(104)之间的间隙(110)中。
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公开(公告)号：CN113759710A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110624000.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种用于规划技术系统在其环境中的操作的方法、计算机程序和机器可读存储介质。一种计算机实现的方法，用于规划技术系统在其环境中的操作。该方法包括以下步骤：i）获得状态信息，包括：当前域、时间步和当前状态；ii）由启发式方法根据当前状态确定可达状态的成本；iii）取决于状态信息和成本，按照策略从预定义的启发式方法集合中选择一种启发式方法；iv）从可达状态中选取具有所选启发式方法所返回的最低成本的状态，以及v）从该技术系统必须执行才能达到具有由所选启发式方法所返回的最低成本的所述状态的可能操作的集合中确定该技术系统的操作。
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公开(公告)号：CN112215363A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010662616.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于为机器人（10）创建策略的方法，包括以下步骤：初始化所述策略θ0和情节长度E；多次实施具有以下步骤的循环：根据所述策略θ0创建多个其他策略；对于情节长度E的长度应用所述多个其他策略；分别确定总奖励FE，所述总奖励在应用相应的其他策略时被获得；根据已获得最大总奖励的第二多个其他策略来更新所述策略θ0。在每次实施循环之后，使所述情节长度E增加。本发明此外涉及用于实施该方法的设备和计算机程序以及涉及其上存储有计算机程序的机器可读存储元件。
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