北京 摘要

工程驱动分析的崛起

9:40–10:20

工程数据在关键业务系统和应用中已成为不可或缺的部分。音频、图像、实时视频、运动、机器性能指标等等,这些从各种传感器所获取的数据与商业、交易和IT数据相结合,创造在更加复杂场景中进行精准分析的机会。无论是IT或云端的大规模数据,或是从智能传感器或嵌入式设备所获取的数据,只有灵活运用分析技术,才能使得各种企业具备开发智能产品、设备和服务的能力,并通过其数据和分析来拓展商业影响力。在这次主题演讲中,您将会看到大量生动案例,了解到MATLAB®和Simulink®的新特性,学习到如何它们设计和开发智能系统,引领这个分析驱动的时代。

Jim Tung, MathWorks


基于模型设计在航天GN&C系统开发中的应用探索

10:20–10:50

从航天工作的特点和发展趋势出发,牵引出基于模型设计(MBD)的系统研制需求,通过航天GN&C系统开发的实际案例分享,让您体会到基于V流程和MBD的设计理念在MathWorks系列工具间无缝传递的真实过程 (包括物理建模、系统仿真、自动代码生成以及硬件在环测试),并最终分享在上述实践过程中一些宝贵的工程化经验。

范松涛,室主任和研究员,北京控制工程研究所

在先进研究中利用MATLAB和Simulink平台加速理论到工程实践

10:20–10:50

现代设计一般涉及到复杂系统并且涉及多个领域,仿真和建模是衡量系统性能的重要指标。本演讲介绍采用基于模型设计(MBD)改进传统控制软件设计流程的思路,结合真实案例分享MATLAB®和Simulink®平台是如何加速理论到工程实践:

  • 探讨MATLAB帮助研发过程中的重点在于新的技术和发明,而不是反复编程;
  • 基于Simulink平台的基于模型设计中, 如何进行早期验证;
  • 以5G研发等作为实例,来探讨如何基于同一个平台来设计天线(阵)、射频、基带和网络结构,并且应用到汽车、传感、互联网领域;
  • MBD是如何改变传统的设计流程并提高效率,加速理论到工程实践。

罗龙博士,信道算法架构设计部部长,华为技术有限公司


使用MATLAB和Simulink开发机器人应用

10:20–10:50

东莞松山湖机器人研究院有数十家机器人开发公司,过去他们使用各种工具来开发机器人系统和应用,普遍存在开发周期长,技术可重复利用率低等挑战。本次演讲主要是跟大家分享这些公司是如何通过使用基于模型设计思想来改变他们的开发思路,提高开发效率等。基于模型的设计理念在机器人控制系统设计方面得到了广泛的应用,如DLR的人形机器人,FESTO的柔性机械臂等。基于MATLAB®/Simulink®的模型设计工具产品链在机器人领域具有广泛的应用基础。演讲内容包括:控制模型的构建与模型构架,模型的测试与验证,代码生成技术,系统的集成等。

张延亮博士,首席科学家/副院长,松山湖国际机器人研究院


您不得不知道的R2016a

11:20–12:00

新版R2016a 亮点:

  • MATLAB® 实时编辑器,它能够在单一的交互式环境中编写、运行和修改代码,从而加快探索性分析;
  • App Designer,它是用于简化 MATLAB App 构建流程的开发环境;
  • R2016a 还包含Simulink® 的许多新功能,有助于加快模型开发和仿真速度,此外还提供其他所有产品的更新和修复程序。

赵志宏,MathWorks 美国总部


MATLAB与物联网 - 数据的获取、可视化与分析

13:30–14:15

介绍MATLAB®在物联网领域的应用技术和经验,着重介绍基于MATLAB物联网研发过程中数据的获取、可视化和分析技术。具体包括:

  • MATLAB物联网数据分析流程
  • 以可穿戴设备数据分析为例,介绍物联网数据的获取和可视化技术
  • MATLAB常用的数据分析方法和综合应用实例
卓金武,MathWorks中国

MATLAB机器学习和深度学习

14:25–15:10

机器学习和深度学习技术在科研和工业应用中发挥着越来越重要的作用,此主题将介绍MATLAB®在这方面的技术要点及典型的应用案例。具体包括:

  • MATLAB机器学习实现流程、算法家族和App操作技术;
  • 以基于监控数据的设备故障诊断为例,介绍机器学习在工业中的典型应用;
  • 以量化选股为例,介绍机器学习和深度学习在算法交易中的应用。
卓金武,MathWorks中国

MATLAB 大数据应用的发布部署

15:30–16:15

介绍如何在 MATLAB® 环境中,对基于 MATLAB 开发的算法和项目进行发布。您可以了解到:

  • 如何通过一键式发布工具构建能够脱离 MATLAB 运行环境的可执行代码;
  • 如何生成基于 Java® 和 .NET 的算法包;
  • 如何生成基于 Hadoop 的算法包,并集成到 Hadoop 环境之中;
  • 如何发布基于 MATLAB Production Server™ 的网络应用。
陈建平,MathWorks中国

MATLAB 性能优化和仿真加速

16:25–17:10

介绍运用 MATLAB® 编程工具实现对现有代码的调优,提升仿真效率;结合 MATLAB 的多核计算能力部署大规模的并行化仿真。你可以了解到:

  • 如何寻找效率瓶颈和编写高效 MATLAB 代码;
  • 如何代码并行化以及生成高效 C 代码;
  • 如何让应用运行到多核工作站和集群之中。
陈建平,MathWorks中国

基于MATLAB的计算机视觉——插上人工智能的翅膀

13:30–14:15

机器学习在计算机视觉领域显得日益重要,本讲将介绍如何快速通过训练/学习,构建用于目标检测和分类的分类器,另外还将介绍图像处理应用中深度学习的新功能/特性。

内容包括:

  • 训练/学习中如何导入/管理海量图像数据
  • 采用预训练的网络进行特征提取
  • 采用标准的计算机视觉技术,扩大深度学习的使用范围
  • 并行计算加速训练过程
单博, MathWorks 中国
陈晓挺,MathWorks 中国

基于模型的可编程SoC 设计 (I): 基于FPGA实现MATLAB和Simulink的算法

14:25–15:10

本讲分为两部分,我们会首先介绍,如何采用基于模型的设计方法,自动完成从算法原型的定点化、生成HDL代码以及联合仿真、直到最终完成FPGA硬件在环的验证:

  • 定点转换
  • MATLAB® 到HDL
  • Simulink® 到HDL
  • HDL验证
赵志宏,MathWorks 美国总部

基于模型的可编程SoC 设计 (II): 可编程SoC的设计和调试

15:30–16:15

本讲的第二部分中,我们会谈到SoC (片上系统) 的软硬件联合设计挑战,并为大家介绍如何采用基于模型的设计方法进行SoC的设计。软/硬件统一在Simulink®设计坏境中,完成算法验证后,软件部分自动生成嵌入式C代码,硬件部分生成HDL代码,随后可进行联合仿真,也可进行FPGA在环的半实物仿真,并可根据实际仿真结果灵活的调整软硬件的划分:

  • 软硬体划分
  • 嵌入式C代码产生
  • HDL IP核产生
  • 联机调试
单博, MathWorks 中国
陈晓挺,MathWorks 中国

音频系统的快速设计、验证与实现

16:25–17:10

采用MathWorks最新推出的音频系统工具箱,你可以快速的进行音频系统的算法设计、仿真;可以产生音频VST插件,在第三方DAW(Digital Audio Workstations)里进行测试;借助代码产生工具,可以直接产生C代码,用于DSP/CPU等嵌入式系统或产品中。结合实际例子,你可以了解:

  • 音频系统工具箱的新特性
  • 如何设计一个均衡器
  • 如何产生一个VST,并用DAW测试
徐正高,MathWorks 中国

采用基于模型设计实现满足行业标准的高安全性系统设计

13:30–14:15

从基于模式设计流程改进与工具应用的角度,详细剖析基于模型设计以及迈斯沃克完整工具链对航空DO-178C,轨道EN 50128,汽车ISO 26262,医疗IEC 62304等行业标准的支持:

  • 从基于模型设计V流程到满足行业标准的“微”流程
  • 迈斯沃克产品对符合行业标准的工具认证的支持
  • 符合轨道交通行业EN 50128标准的RBC系统设计案例
于化龙,MathWorks中国

从建模仿真,控制设计到系统实现 (I): 基于模型的设计在四旋翼飞行器中的应用

14:25–15:10

以四旋翼飞行器为例,演示在Simulink®及Simscape Multibody™中建模仿真及控制的过程,包括:

  • 从三维CAD环境中导入四旋翼飞行器模型,并自动转换为Simscape Multibody模型描述
  • 四旋翼飞行器Simscape Multibody模型的修正和优化
  • 四旋翼飞行器飞行控制系统的设计
吴菁,MathWorks 中国
周玲,MathWorks中国

从建模仿真,控制设计到系统实现 (II): 基于模型的设计在四旋翼飞行器中的应用

15:30–16:15

以3DR公司的四旋翼飞行器IRIS+为例,演示如何在Simulink®平台上进行算法设计、代码自动生成并下载到IRIS+控制器中。包括:

  • Pixhawk PSP的功能演示
  • Simulink环境下四旋翼飞行器MBD开发框架
  • 四旋翼飞行器IRIS+实机演示
李晨光,MathWorks中国
董淑成,MathWorks中国

基于MATLAB/Simulink的自主移动机器人开发

16:25–17:10

Robotics System Toolbox™为开发移动自主机器人提供了基本算法以及与Robot Operating System(ROS)的接口。用户基于传统的 MATLAB®/Simulink® 环境开发的算法模型,如视频处理、控制等等,与Robotics System Toolbox核心算法集成,可以很方便的移植到基于 ROS 的实物机器人以及仿真器 (如 Gazebo)上进一步测试和验证。工具箱提供的算法包括地图、路径规划,路径跟踪以及 VFH+避障等等。本节将会结合应用案例介绍:

  • MATLAB-ROS 接口
  • Simulink-ROS 接口
  • Robotics System Toolbox工具箱所提供的常规机器人应用算法,如路径规划与避障
吴菁,MathWorks 中国
杨兴,MathWorks中国

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