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2019 MATLAB 和 Simulink技术研讨会 —— MATLAB助力自主研发 (厦门)

Wednesday, November 06, 2019 1:30 PM ~ Wednesday, November 06, 2019 5:30 PM
限额40人
《新电子》杂志

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13:30-14:10

开场致辞:人工智能的挑战与方法

人工智能时代,企业面临怎样的挑战,又如何才能利用人工智能,拥抱机遇?MathWorks为您准备了快捷的学习途径、高效率的工具平台,帮助作为软件工程师、硬件工程师或领域专家的您走上人工智能的大道, 使您拥有将自己的产品赋予人工智能的能力。


14:10-14:50

采用基于模型设计的方法开发高安全完整性系统

汽车、航空、轨道交通、工业设备等高安全完整性系统对软件开发很高的要求,本次演讲将介绍如何使用基于模型的设计开发此类软件,其中包括:

  • Simulink需求管理及模型架构设计

  • 模型的静态验证和动态验证

  • 代码的自动生成及代码验证


14:50-15:40   茶歇


15:40-16:20

基于Simulink的物理建模仿真平台

在系统开发中,通过对被控物理系统进行准确的建模仿真,可以帮助我们在PC上更容易设计出实现预定控制目标的控制器。MathWorks的Simscape产品系列提供了基于物理公式的物理组件,包括机械、电气、磁场、液压、气压和热,可跨越复合物理区域进行建模。而针对于整车方向,车辆动力学工具箱可以帮助我们快速搭建符合需求的整车模型用以实现不同领域的用途。

  • Simscape多物理域建模平台

  • 整车系统仿真平台架构和集成方案

  • 利用Simulink优化工具箱对混合动力汽车动力性经济性进行优化的实例

  • 车辆动力学工具箱介绍及其在 ADAS与自动驾驶开发测试中的应用


16:20-17:00

智能制造的AI算法开发和工程实现

随着“工业互联网”和“中国制造2025”工业发展战略提出,中国在工业领域开启了智能制造和工业数字化的转型和升级。MATLAB能够帮助您轻松地构建深度学习模型,并与计算机视觉应用相集成,提升其高级算法的准确度,并快速部署到各类平台,辅助智能制造。

  • 需求:自动化生产线零件加工质量控制

  • 案例分析:螺母裂纹异常检测

  • 解决方案

  • 基于通用图像处理技术的线状目标检测

  • 基于深度神经网络的动态图像分析


    17:00 会议结束



    技术亮点


    • 机器学习、深度学习与强化学习

    • 高可靠高安全系统的开发方法

      • 基于模型的设计

      • 自动代码生成

      • 充分测试与验证

    • 物理系统建模、仿真与优化

      • 机、电、液多域系统建模

      • 可自定制的整车建模

      • 仿真平台与仿真加速

      • 系统优化技术

    • 智能制造中的人工智能算法开发

      • 图像处理与真值标注

      • 定制深度网络

      • 用迁移学习加速训练

      • 边缘计算实现(自动生成CUDA代码)

      • 云部署(MATLAB Production Server)




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