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。

　　MATLAB 市場(chǎng)總監 David Rich 說(shuō)道：“從大力推廣 AI 向生產(chǎn)轉移的重要挑戰之一是，各個(gè)組織要雇傭 AI ‘專(zhuān)家’并嘗試教他們掌握工程領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)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(wú)論是使用強化學(xué)習功能開(kāi)發(fā)控制器和決策系統、在 NVIDIA DGX 和云平臺上訓練深度學(xué)習模型，還是將深度學(xué)習功能應用于三維數據?！?/p>

　　AI

　　R2019a 引入 Reinforcement Learning Toolbox，進(jìn)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)習功能，通過(guò)與環(huán)境的相互作用反復試錯來(lái)訓練“代理人”，以解決控制和決策問(wèn)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(guò)支持 NVIDIA GPU Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 得到增強，并且通過(guò)支持 ONNX 交換格式實(shí)現了互操作性。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(jìn)。

　　信號處理

　　R2019a 的亮點(diǎn)在于包含一些用于支持無(wú)線(xiàn)和電子器件開(kāi)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(zhuān)用的分析和可視化工具進(jìn)行快速模型構建、快速仿真，并針對混合信號系統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(xiàn)通信發(fā)射機和接收機進(jìn)行快速設計、分析和建模。

　　· SoC Blockset – Simulink 附加產(chǎn)品，能夠實(shí)現 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(jìn)。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(kāi)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，能夠支持多達數百個(gè)成員進(jìn)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(dòng)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(kāi)發(fā)過(guò)程當中并實(shí)現自動(dòng)化，自動(dòng)分配缺陷、發(fā)送通知并將結果上傳給 Polyspace Access 產(chǎn)品。

　　R2019a 現已發(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 修復的信息，請觀(guān)看 R2019a 版本的亮點(diǎn)視頻。

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