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Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben D_Robert Bosch GmbH

Das Projekt "Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben D_Robert Bosch GmbH" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Robert Bosch GmbH.

Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben C_HYDROGENIOUS LOHC NRW GmbH

Das Projekt "Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben C_HYDROGENIOUS LOHC NRW GmbH" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: HYDROGENIOUS LOHC NRW GmbH.

Resiliente und effiziente Verbundhalbleiter für ein nachhaltiges Europa - OptoSuRe

Das Projekt "Resiliente und effiziente Verbundhalbleiter für ein nachhaltiges Europa - OptoSuRe" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: ams-OSRAM International GmbH.

Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik, Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik - ARCHIMEDES

Das Projekt "Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik, Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik - ARCHIMEDES" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Mercedes-Benz AG.

STARK Erforschung, Entwicklung und Demonstration von autonomen wasserstoffbasierten Nahverkehrsfahrzeugen im ländlichen Raum der sächsischen Lausitz

Das Projekt "STARK Erforschung, Entwicklung und Demonstration von autonomen wasserstoffbasierten Nahverkehrsfahrzeugen im ländlichen Raum der sächsischen Lausitz" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Verkehrsverbund Oberlausitz-Niederschlesien GmbH.

Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben A_Forschungszentrum Jülich GmbH

Das Projekt "Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben A_Forschungszentrum Jülich GmbH" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für nachhaltige Wasserstoffwirtschaft, Nanoskala (INW-1).

Ready for the future: Inductive Charging - Next Generation, Teilvorhaben: Konzeptionierung und Automatisierung interoperabler, bidirektionaler Fahrzeugeinheiten, Standardisierung und Validierung induktiver Ladesysteme

Das Projekt "Ready for the future: Inductive Charging - Next Generation, Teilvorhaben: Konzeptionierung und Automatisierung interoperabler, bidirektionaler Fahrzeugeinheiten, Standardisierung und Validierung induktiver Ladesysteme" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: MAHLE International GmbH.

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 2: Entwicklung maßgeschneiderter Zerkleinerungsverfahren für Altholz

Das Projekt "Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 2: Entwicklung maßgeschneiderter Zerkleinerungsverfahren für Altholz" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Pallmann Maschinenfabrik GmbH und Co. KG.Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 1: Erkennung von Störstoffen in Altholz mittels bildgebender NIR-Spektroskopie

Das Projekt "Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 1: Erkennung von Störstoffen in Altholz mittels bildgebender NIR-Spektroskopie" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung.Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren

Das Projekt "Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren" wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung.Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

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