Релиз R2019a
01 апреля 2019
Компания MathWorks представляет релиз R2019a с обновлением текущих продуктов и появлением новых.
Релиз содержит новые продукты и важные усовершенствования текущих, в том числе применение ИИ, для ЦОС и статического анализа, а также новые возможности и исправления ошибок для всех продуктов.
По мере перевода обновленные версии продуктов семейства MATLAB и Simulink будут появляться на нашем сайте.
Новинки
Семейство MATLAB
- Проекты: Использование проектов как для MATLAB, так и для Simulink для управления и организации разработки.
- Поддержка формата Parquet: Чтение и запись из файлов Parquet.
- Интерфейс C++: Вызов библиотечных функций C++ из MATLAB.
MATLAB Parallel Server (ранее MATLAB Distributed Computing Server)
- Обновленная модель лицензирования: Поддержка неограниченного расширения количества воркеров.
- Edit distance: Нахождение сходств между строками и документами при помощи расстояния Левенштейна и других мер расстояния.
Predictive Maintenance Toolbox
- Diagnostic Feature Designer: Интерактивное извлечение, визуализация и ранжирование признаков из измеренных данных или результатов симуляций для диагностики и прогнозирования.
Statistics and Machine Learning Toolbox
- Приложения для машинного обучения: Обучение наивных байесовских моделей в Classification Learner и экспорт визуализаций в фигуры MATLAB в Classification Learner и Regression Learner.
- Алгоритмы машинного обучения: выполнение пространственной кластеризации, основанной на плотности для приложений с шумами (DBSCAN), оптимизация гиперпараметров для мультиклассовой классификации с ядрами, и ускоренное обучение деревьев с градиентным бустингом (схожее с XGBoost).
Тестирования и измерения
- Приложение Analog Output Generator: Запись данных в выходные аналоговые каналы устройства сбора данных.
- Приложение Modbus Explorer: Настройка обмена по Modbus с возможностью чтения и записи в регистры без написания кода.
- Поддержка лидаров Velodyne: Прямая передача облака точек лидара в MATLAB или запись их на диск.
Глубокое обучение
Reinforcement Learning Toolbox
- Новый продукт для обучения с подкреплением.
- 3-D Volume Data: Обучение сетей глубокого обучения на трехмерных изображениях.
- Deep Network Designer: Создание сетей для систем компьютерного зрения, анализа текста и сигналов, с последующей генерацией кода MATLAB. Рекуррентные сети: Объединение сверточных слоев и LSTM для классификации видео и распознавание жестов.
- Поддержка ONNX: Использование ONNX с сетями LSTM и моделями Computer Vision System Toolbox.
Семейство Simulink
- Редактор планировщика: Явное указание порядка исполнения многоскоростных систем.
- Simulink Onramp: Обучающий курс по основам Simulink.
- Редактор сигналов: Создание сигналов на основе рисования мышью или тачскрина.
- External Mode: Использование блоков Simulink Dashboard и Simulation Data Inspector для интерактивных симуляций на Arduino и Raspberry Pi.
- Новый продукт для разработки архитектур систем и программного обеспечения.
- Поддержка диаграмм Stateflow в MATLAB: создание, отладка и исполнение машин состояний как объектов MATLAB .
- Новый продукт для разработки, оценки и реализации аппаратного обеспечения СнК и архитектуры программного обеспечения.
Обработка сигналов и связь
- Новый продукт для разработки и симуляций систем с аналоговыми и смешанными сигналами.
- Новый продукт для разработки систем с Сериализаторами/Десериализаторами и генерации моделей IBIS-AMI для высокоскоростных цифровых интерфейсов.
- 5G NR uplink: Создание сигналов и референсные симуляции PUSCH.
- Выделение признаков: Вычисление коэффициентов GTCC, гармоничности, и 11 спектральных дескрипторов для использования в машинном и глубоком обучении.
- Создание проектов JUCE: Генерация проектов JUCE C++ из аудиоплагинов MATLAB (Требуется MATLAB Coder).
- Анализ установленных антенн: Проведение анализа антенн, установленных на электрически больших платформах.
- Связь с оборудованием в приложении Wireless Waveform Generator App: Передача сигналов по воздуху с использованием ВЧ оборудования (требует Instrument Control Toolbox).
Sensor Fusion and Tracking Toolbox
- Трекеры множественных объектов: отслеживание точек и объектов при помощи трекеров JPDA и PHD.
Image Processing and Computer Vision
- Обработка трехмерных изображений и визуализация объемов.
- YOLO v2 Object Detector: обучение детектора объектов “You Only Look Once” (YOLO) v2.
- Трехмерная семантическая сегментация: Классификация областей пикселей в трехмерных объемах с использованием глубокого обучения.
- Генерация кода для обработки облаков точек: Генерация C-кода для обработки облаков точек при помощи MATLAB Coder.
- Чтение облаков точек с помощью оборудования Velodyne: Чтение данных лидаров Puck LITE и Puck Hi-Res.
Автомобильная промышленность
- Новый продукт для разработки и симуляции программного обеспечения по стандарту AUTOSAR.
- Чтение карт HERE HD Live Map: Чтение и визуализация данных из карт высокой четкости, разработанных для приложений автоматизированного вождения.
- Оценка эффективность трансмиссии: Оценки и отчетность потерь энергии и мощности на уровне компонентов и системы.
- Виртуальная лаборатория кинематики и соответствия: Импорт параметров калибровки подвески из таблиц.
Верификация и валидация
- Новые серверные продукты для запуска инструментов Polyspace на серверах.
- Новые продукты на основе веб-технологий для рассмотрения результатов верификации кода.
- Замкнутый рабочий процесс с инструментами управления требованиями: Импорт, изменения и экспорт требований в сторонние системы с помощью ReqIF.
- Temporal Assessments for Requirements Verification: Перевод текстовых требований в исполняемые оценки с точной семантикой.
- Блоки наблюдателей: Запись сигналов без вмешательства в интерфейсы модели.
Выберите компанию из списка
Новый email