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

　　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(fù)。

　　MATLAB 市場總監(jiān) David Rich 說道：“從大力推廣 AI 向生產(chǎn)轉(zhuǎn)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(lǐng)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(xué)習(xí)功能開發(fā)控制器和決策系統(tǒng)、在 NVIDIA DGX 和云平臺上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，還是將深度學(xué)習(xí)功能應(yīng)用于三維數(shù)據(jù)?！?/p>

　　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(xué)習(xí)功能，通過與環(huán)境的相互作用反復(fù)試錯來訓(xùn)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(chǔ)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(gòu)建、快速仿真，并針對混合信號系統(tǒng)設(shè)計模型提供深入洞察。

　　· SerDes Toolbox – Simulink 附加產(chǎn)品，提供 SerDes Designer 應(yīng)用程序，對有線通信發(fā)射機和接收機進行快速設(shè)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(gòu)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(shè)計和開發(fā)安全和關(guān)鍵業(yè)務(wù)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(jié)果和存儲在中央存儲庫中的質(zhì)量指標(biāo)。

　　· 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(wù)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(dāng)中并實現(xiàn)自動化，自動分配缺陷、發(fā)送通知并將結(jié)果上傳給 Polyspace Access 產(chǎn)品。

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

　　圖注：MathWorks的增強學(xué)習(xí)工具箱使用DDPG Agent訓(xùn)練一個雙足機器人行走Reinforcement Learning Toolbox Training a biped robot to walk using DDPG Agent ? MathWorks