MATLAB EXPO 2017 中国

如何构建无处不在的自主技术?

9:05–9:50

自主系统连接着我们生活的方方面面,改变我们建立产品方式和商业行为。 自主系统不仅仅意味着自动驾驶、机器人和无人机,也应用于诸如预测性引擎维护、自动交易和医疗图像诊断。

自主性 -- 系统学习如何独立操作的能力 -- 依赖于 3 个关键点:

  1. 大量的数据和强大的计算能力
  2. 从通信、控制到视觉、深度学习等各式各样的算法
  3. 从嵌入式设备到云端的自主技术的部署弹性

演讲中,Loren Shure 将会展示工程师和科学家如何结合这些元素,使用 MATLAB® 和Simulink®,在他们的产品和服务中去建立自主技术,并使之无处不在。

Loren Shure Loren Shure,首席咨询工程师,MathWorks 总部

从创意到实现:IoT 时代的智能系统
(MathWorks, ARM 和 松山湖国际机器人研究院联合演讲)

9:50–10:30

智能 + 互联 + 无处不在,物联网时代的嵌入式系统分分秒秒都在改变技术的格局。传统的软硬兼修已经无法赶上日新月异的市场需求,一步慢,步步慢。物联网时代如何快速开发一个完美产品?你需要掌握智能算法的研发能力,嵌入式硬件系统实现能力,更重要的是如何快速地把你的想法付诸实现,并快速部署到嵌入式系统之中。在演讲中, MathWorks 将邀请著名嵌入式处理器厂商 ARM 公司和东莞松山湖国际机器人研究院和大家分享如何通过 MATLAB®/Simulink® 快速实现万物互联的智能嵌入式系统;以及如何基于 ARM 的处理器能力开发 IoT 系统和人工智能设备。

陈炜博士 陈炜博士,亚太区大学计划高级经理,ARM研究院
张延亮博士 张延亮博士,首席科学家,松山湖国际机器人研究院
陈建平 陈建平,高级应用工程师, MathWorks中国

基于MATLAB平台的移动宽带通信系统设计与验证

10:30–11:00

随着通信社交、视频、物联网等需求的飞速发展,无线通信网络需要持续演进,构建更大容量、更高速率、更低时延、更加绿色节能的通信系统。本环节结合案例分享了MATLAB®在无线通信系统设计与验证中的应用与挑战。

  • 无线通信网络的演进与挑战
  • 模拟数字混合系统建模与分析
  • 利用自动代码生成技术加速工程实现
  • 自动化测试与数据分析系统
朱尔霓 朱尔霓,无线数字前端算法技术专家,华为技术有限公司

民用飞机全生命周期中基于模型的系统工程(MBSE)和基于模型开发(MBD)的应用探索

10:30–11:00

基于模型的系统工程(MBSE)最近被广泛地应用于民用飞机开发领域。此报告首先探讨了MBSE在主要的飞机OEM中的工程应用现状。然后基于MBSE的行业基准,通过一个工程案例提出并研究了多种关于MBSE工程应用的观点和执行挑战,包括实施路线、建模指导、MBSE工程师的发展、商用飞机开发生命周期中的最佳实践以及其影响因素。

张玉宏博士 张玉宏博士, 数字仿真实验室技术主管, 中国商飞北京民用飞机技术研究中心

基于MATLAB的深度学习开发

11:30–12:15

深度学习在我们生活中的应用无处不在,从医学诊断、语音/目标识别到发动机监测和预测维护,每分每秒都有深度学习技术被用作进行关键技术或用于商业决策。本讲座中我们将演示MATLAB®中不同深度学习技术的演示,具体来说,我们将主要涉及目标检测和识别的计算机视觉的应用。

陈建平 陈建平,高级应用工程师, MathWorks中国
单博 单博,应用工程师, MathWorks中国

使用MATLAB实现预测性维护

13:30–14:15

预测性维护 - 在设备发生故障前预测设备故障的方法 - 是许多想要从历史性能数据中获取业务价值的组织的重中之重。在本研讨会中,你将了解到机器学习和大数据技术如何与传统的基于模型的技术一起使用,以创建用于预测故障的混合方法,并且,通过案例研究,我们将展示如何利用MATLAB®提供一个构建预测性维护算法的通用平台。

马文辉 马文辉,高级应用工程师, MathWorks中国

使用MATLAB实现大数据的处理与分析

14:15–15:00

数据无处不在,每年用户都会存储越来越多的数据。巨量数据集提供了令人惊奇的机会去发现新事物、新产品,以及人们与新事物和新产品之间的互动方式。然而,大数据也提出了一些真正的挑战。你是如何理解大数据?你是怎样探查大数据?你如何读取大数据?在这个演讲中,将讨论MATLAB®和Simulink®2016版本中的新工具,这些新工具将帮助你处理更大的数据集。

马文辉 马文辉,高级应用工程师, MathWorks中国

MATLAB高级编程技巧

15:30–16:30

在这个环节您将理解不同的MATLAB®数据类型是如何存储在内存中的,以及学会如何在MATLAB中更有效地使用内存进行编程。结合MATLAB中可用的一些强大的函数类型,您可以应用这些编程思想,开发节省内存、便于维护和健壮的代码。

亮点包括:

  • MATLAB中的内存操作
  • 各种函数类型
Loren Shure Loren Shure,首席咨询工程师,MathWorks 总部

用FPGA加速机器学习应用

16:30–17:00

本演讲将结合FPGA在机器学习的发展趋势、应用和需求,特别介绍在基于MATLAB®完成深度学习算法设计后,FPGA在机器学习方面的技术优势和特点,并将介绍机器学习相关的一些开发套件和参考设计, 此主题将能让您更深刻地了解如何借助Xilinx® FPGA 和MATLAB技术更轻松、更快速地开发各种机器学习应用。

罗霖 罗霖,亚太区工业/科学/医疗营销高级技术经理,Xilinx

通往5G之路:无线系统的仿真和原型实现

11:30–12:15

为了达到未来无线移动系统Gbps的数据吞吐率和全部覆盖以及万物互联, 无线工程师们正在设计5G和其他先进的无线技术例如LTE和WLAN。典型应用例如5G基站和手机,物联网和车联网提出了许多技术难点,例如数字信号处理,中射频和多天线单元及其实现。在这个环节,我们重点讨论MATLAB®/Simulink® 是如何提供一个集成的无线系统的仿真,测试和实现平台。

王峥 王峥, 通信/电子/半导体行业经理,MathWorks 总部
陈晓挺 陈晓挺,高级应用工程师,MathWorks中国
陈建平 陈建平,高级应用工程师, MathWorks中国

化繁为简:软件定义无线电设计的原型实现

13:30–14:15

新型无线电应用开发过程中,其中一个挑战是为over-the-air测试创建原型系统。在这个主题中,我们将展示如何搭建系统模型、利用真实的射频信号验证算法、并最终在 Zynq® ZedBoard™/AD9361 SDR平台部署系统的开发流程。

MATLAB®和Simulink® 将分散的无线开发整合到一个连贯的工作流程,以此应对软件无线电设计带来的常见挑战。

阮卡佳 阮卡佳,应用工程师,MathWorks中国

自动驾驶:设计和验证感知系统

14:15–15:00

自动驾驶系统用多种传感器(例如视觉、雷达、激光雷达)感知环境,并动态控制驾驶任务(如转向、刹车、加速)。这些自动驾驶系统包括高级驾驶辅助系统(ADAS)和完全自动驾驶。

在该环节中您将了解到MATLAB®能够如何帮助你:

  • 为深度学习自动标注真实值
  • 基于记录的传感器数据设计传感器融合和跟踪算法
  • 产生交通场景并合成传感器数据用于验证算法
陈晓挺 陈晓挺,高级应用工程师,MathWorks中国
单博 单博,应用工程师, MathWorks中国

硬件设计和实现方法的智能化

15:30–16:30

没开发过FPGA? 不会顶点数算法?这个讲座教您如何使用MathWorks最新的HDL代码产生的功能在FPGA上实现MATLAB®和Simulink®的算法,大大缩短FPGA/ASIC的开发周, 提高设计效率。您将看到这些重要的功能:

  • 直接从浮点数的算法产生可读的、可综合的、高效的代码
  • 使用工具提供的功能对产生的HDL代码进行优化和定制
  • 利用“Data Capture”功能对FPGA进行在线调试
赵志宏 赵志宏,全球产品市场部经理,MathWorks总部

恩智浦的基于MATLAB/Simulink模型的电机控制工具箱

16:30–17:00

本演讲将介绍恩智浦的基于MATLAB®/Simulink®模型的电机控制工具箱,作为一个Simulink插件,为用户提供了集成开发环境及代码生成工具,包括初始化程序,设备驱动,实时任务调度等。 工具箱提供了由恩智浦开发的数学运算及电机控制相关的函数库。这些优化过的库函数可以在恩智浦单片机上更快更精确的运行。 工具箱还提供了SIL/PIL的服务,使开发更加方便。

王轶 王轶, 现场应用工程师, NXP

搭建快速而准确的新能源汽车动力总成系统模型及其在系统设计优化和控制系统开发中的应用

11:30–12:15

使用原型样车进行设计优化和软件调试代价昂贵,而系统仿真被证明是一个行之有效的方法,广泛用于动力系统结构设计,零部件选型,离线标定和控制器测试。然而,工程师们往往没有足够时间和资源来建立系统仿真模型,并且,当你试图平衡仿真速度和模型精度水平时,耗费大量的时间对模型细节反复试验和修正。

在本次演讲中,MathWorks公司的工程师将展示如何使用Powertrain Blockset™的应用案例作为起点,进行新能源动力总成系统仿真开发,并减少产品化时间。此演讲中的示例将包括:

  • 利用仿真模型进行HEV / EV系统设计优化;
  • 建立详细的非线性永磁同步电机(PMSM)及其弱磁控制系统子模型;
胡洪祥 胡洪祥,高级技术咨询顾问, MathWorks 中国
胡大凯 胡大凯,高级应用工程师, MathWorks 总部

基于模型的设计在飞机起落架设计上的应用

13:30–14:15

将物理建模技术贯穿于项目开发过程中,可以帮助用户快速完成被控对象的设计工作。在这个主题中,您将看到使用Simscape™, Simscape Fluids™, 以及 Simscape Multibody™创建的起落架模型。在液压作动器系统中,包括泵,阀以及液压缸,它们用来实现起落架的收放运动并提供锁定/解锁机制。

亮点:

  • 需求和设计的双向追溯
  • 如何将CAD模型导入Simulink®
  • 用Stateflow®实现监控逻辑
  • 设计优化
  • 自动化代码生成
吴菁 吴菁, 高级应用工程师,MathWorks 中国
龚小平 龚小平,高级应用工程师, MathWorks 中国

使用Simulink和Embedded Coder生成高度优化的C代码

14:15–15:00

最近几个版本的MATLAB®中,MathWorks引入了一些提高代码效率的功能,可以让代码效率提升10%、20%甚至50%。有趣的是,这些功能并不是通过Embedded Coder®提供,而是在产品算法设计、数据管理和验证等产品实现。

这个演讲将会演示如何使用Simulink®家族最新产品去生成高优化的代码。

董淑成 董淑成,高级应用工程师,MathWorks 中国

基于模型设计中的验证,确认及测试

15:30–16:30

将验证和确认技术贯穿于项目开发过程中,可以帮助用户尽早发现设计错误,避免这些错误使得整个项目失控。在这个主题中,您将看到:

亮点:

  • 使用形式化验证方法检查模型的设计错误
  • 使用自动化框架进行系统化的设计仿真测试
  • 使用模型裁剪特性分析和调试模型中有问题的行为
  • 自动生成可复用的测试以满足模型和代码覆盖度
龚小平 龚小平,高级应用工程师, MathWorks 中国
吴菁 吴菁, 高级应用工程师,MathWorks 中国

用于MATLAB/Simulink模型部属的通用自动化平台

16:30–17:00

Beckhoff基于Microsoft® Windows®平台的开放式自动化控制系统如何实时运行MATLAB®/Simulink®代码和模型,帮助用户简化模型部署过程,更加专注于模型本身的开发。为用户提供功能强大、软硬件完备、系统开放、使用简单、经济高效的MATLAB/Simulink模型部署平台。MATLAB/Simulink和倍福自动化平台的结合可以为用户创造更高的价值和更好的体验。

杨煜敏 杨煜敏,中国区Automation 产品经理,德国倍福

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