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MathWorks 發(fā)布 2019a 版 MATLAB 和 Simulink

推出支持人工智能、信號處理和靜態(tài)分析的新產(chǎn)品和增強功能
2019-03-26 16:51 來源:MathWorks 編輯:電源網(wǎng)

中國北京 – 2019 年 3 月 26 日 – 今天,MathWorks 宣布推出了 2019a 版本的 MATLAB 和 Simulink。該版本包含支持人工智能(AI)、信號處理和靜態(tài)分析的新產(chǎn)品和重要增強功能,以及所有產(chǎn)品系列中的新功能和 Bug 修復。

MATLAB 市場總監(jiān) David Rich 說道:“從大力推廣 AI 向生產(chǎn)轉移的重要挑戰(zhàn)之一是,各個組織要雇傭 AI ‘專家’并嘗試教他們掌握工程領域的專門知識。借助 R2019a,MathWorks 使工程師能夠快速而有效地拓展他們的 AI 技能,無論是使用強化學習功能開發(fā)控制器和決策系統(tǒng)、在 NVIDIA DGX 和云平臺上訓練深度學習模型,還是將深度學習功能應用于三維數(shù)據(jù)?!?

AI

R2019a 引入 Reinforcement Learning Toolbox,進一步增強了支持 AI 的 MATLAB 工作流。這一新工具箱促成了新型機器學習功能,通過與環(huán)境的相互作用反復試錯來訓練“代理人”,以解決控制和決策問題。它重申了公司對致力于 AI 的承諾,建立在去年秋季推出的 R2018b 版本的 Deep Learning Toolbox 的基礎上,該工具箱通過支持 NVIDIA GPU Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 得到增強,并且通過支持 ONNX 交換格式實現(xiàn)了互操作性。R2019a 版本對 AI 的支持還包括 Computer Vision Toolbox、Data Acquisition Toolbox 和 Image Acquisition Toolbox 的重大改進。

信號處理

R2019a 的亮點在于包含一些用于支持無線和電子器件開發(fā)的新型信號處理和通信產(chǎn)品,包括:

? Mixed-Signal Blockset – Simulink 附加產(chǎn)品,借助專用的分析和可視化工具進行快速模型構建、快速仿真,并針對混合信號系統(tǒng)設計模型提供深入洞察。

? SerDes Toolbox – Simulink 附加產(chǎn)品,提供 SerDes Designer 應用程序,對有線通信發(fā)射機和接收機進行快速設計、分析和建模。

? SoC Blockset – Simulink 附加產(chǎn)品,能夠?qū)崿F(xiàn) FPGA、ASIC 和 SoC 架構的仿真和探索、算法和硬件平臺的聯(lián)合仿真以及性能監(jiān)控和瓶頸檢測。

靜態(tài)分析

R2019a 還針對公司的 Polyspace 靜態(tài)分析產(chǎn)品系列做出明顯的改進。這還包括支持企業(yè)范圍使用這些產(chǎn)品的新產(chǎn)品,從而便于設計和開發(fā)安全和關鍵業(yè)務軟件:

? Polyspace Bug Finder Access 和 Polyspace Code Prover Access 是新推出的 Polyspace 產(chǎn)品,能夠支持多達數(shù)百個成員進行團隊協(xié)作。這些新產(chǎn)品提供 Web 瀏覽器界面,以便查看 Polyspace 靜態(tài)編碼分析結果和存儲在中央存儲庫中的質(zhì)量指標。

? Polyspace Bug Finder Server 和 Polyspace Code Prover Server 是新推出的 Polyspace 產(chǎn)品,支持靜態(tài)分析引擎在配有編譯自動化工具的服務器級機器上運行。這些新產(chǎn)品將 Polyspace 集成到軟件開發(fā)過程當中并實現(xiàn)自動化,自動分配缺陷、發(fā)送通知并將結果上傳給 Polyspace Access 產(chǎn)品。    

R2019a 現(xiàn)已發(fā)布。有關 MATLAB 和 Simulink 產(chǎn)品系列的所有新產(chǎn)品、增強功能和 Bug 修復的信息,請觀看 R2019a 版本的亮點視頻。

QQ20190326-165716

圖注:MathWorks的增強學習工具箱使用DDPG Agent訓練一個雙足機器人行走

Reinforcement Learning Toolbox Training a biped robot to walk using DDPG Agent © MathWorks

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