MathWorksは本日，MATLABおよび仿金宝app真软件に,人工知能,ディープラーニング,および自動車産業のサポートを含むさまざまな新しい機能を追加した释放2019 bを発表しました。加えて,R2019bでは,MATLABおよび仿真软金宝app件製品ファミリにわたる更新とバグ修正とともに,ロボット工学をサポートした新しい製品,イベントベースモデリング向けの新しい学習リソースが盛り込まれています。リリスハラトは以下のとおりです。
MATLAB
R2019bでのMATLABのハ。対話的にパラメーターを調査し,データを前処理し,ライブスクリプトの一部となるMATLABコードを生成することができます。これによりMATLABでは文法や複雑なコードではなく課題に集中し,生成されたコードを自動的に実行して可視化し,パラメーターを探索することができます。
金宝app
金宝app仿真软件でのR2019bのハイライトには新しい仿真软件ツールストリップがあり,必要な機能を簡単に見つけてアクセスできるようになりました。金宝app仿真软件ツールストリップのタブはワークフローに沿って配置され,使用頻度によりソートされるため,素早く移動して検索できます。
人工知能とディ，プラ，ニング
R2019bの深度学习工具箱では,R2019aで導入された柔軟な学習ループとネットワークがさらに改良されました。カスタムの学習ループ,自動微分,共有された重み,およびカスタム損失関数を使用して高度なネットワーク構造を学習することができるほか,敵対的生成ネットワーク(GAN)、暹罗ネットワーク,変分オートエンコーダー,およびアテンションネットワークを構築することもできます。新しい深度学习工具箱では,CNNおよびLSTMレイヤーと3 d CNNレイヤーなどのネットワークを結合させるネットワークをONNXフォーマットにエクスポートすることもできます。
自動車
R2019bでは，自動車産業をサポ，トする，重要な機能が導入されています。
-自动驾驶工具箱:3 d環境で運転アルゴリズムを開発,テスト,および検証できる3 d環境のサポート,および運動学的制約下での運転パスの速度プロファイルを生成することができるブロック。
——动力Blockset:アルゴリズム設計とその性能,燃費,およびエミッション解析のためのディープラーニングSIエンジンモデルを生成する機能。また新しいHEV P0, P1, P3,およびP4参照アプリケーションは,ハイブリッド電気自動車の边境テスト,トレードオフ分析,制御パラメーターの最適化用に用意されたモデルです。
传感器融合和跟踪工具箱:トラック間のフュージョンを実行し,分散型の追跡システムを構築する機能。
- Polyspace错误发现者:AUTOSAR c++ 14コーディングガイドラインのサポートを追加し,ラムダ式の誤り,列挙型の潜在的な問題,およびその他の問題のチェック。
ロボット工学
机器人系统工具箱での新機能に加え,R2019bでは2つの新製品が導入されます。
——動作プランニングおよびナビゲーション向けアルゴリズムを設計,シミュレーション,および展開する导航工具箱(新製品)。物理または仮想環境でマッピング,ローカライズ,計画,および動作するシステムを設計してシミュレーションするアルゴリズムとツールが含まれています。
——ROSベースのアプリケーションを設計,シミュレーション,および展開するROS工具箱(新製品)。MATLAB と仿真金宝app软件から机器人操作系统(ROSおよびROS2)へのインターフェイスを提供しているため,ノードのネットワークを構築して,ROSネットワークをモデル化してシミュレートし,ROSノードのための組み込みシステムソフトウェアを生成することが可能になります。
状态流のトレ，ニング
R2019bは,Stateflowモデルの作成,編集,およびシミュレーションの基礎を対話型チュートリアルで学習するStateflow入門を提供します。既存のMATLAB仿真金宝app软件,およびディープラーニング入門と同じように,この自己学習コースにはビデオチュートリアルと評価とフィードバックが自動化された実践的な演習が含まれます。
R2019bが利用可能になりました。MATLABおよび Simulink 製品ファミリに対するすべての新製品、拡張機能、およびバグ修正の詳細についてはR2019b亮点ビデオをご覧ください。
