Sciencemag.cz
Doporučujeme
Algoritmy Fast R-CNN a Faster R-CNN využívají deep learning pro detekci objektů v obrazových datech.
HUMUSOFT s.r.o. a firma MathWorks, přední výrobce programových nástrojů pro technické výpočty, modelování a simulace, uvádějí na trh České republiky a Slovenska nové vydání výpočetního, vývojového a simulačního prostředí MATLAB R2017a.
MATLAB R2017a přináší MATLAB Online pro práci s prostředím MATLAB přes webový prohlížeč, interaktivní úpravu grafů v Live Editoru, algoritmy Fast R-CNN a Faster R-CNN využívající deep learning pro detekci objektů v obrazových datech, grafickou aplikaci Regression Learner app pro interaktivní zpracování regresních úloh, snadné spouštění paralelních simulací s modely v Simulinku a dvě zcela nové nadstavby: Powertrain Blockset a Automated Driving System Toolbox.
Významnou novinkou produktové řady MATLAB R2017a je MATLAB Online, nástroj, který umožňuje práci s prostředím MATLAB přes webový prohlížeč bez potřeby instalace. MATLAB Online je přístupný pro většinu licencí. S nástrojem MATLAB Online je spojen úložný prostor pro ukládání souborů a dat, MATLAB Drive. MATLAB Drive je sdíleným úložištěm mezi nástroji MATLAB Online a MATLAB Mobile a lze jej využít i s lokální instalací programu MATLAB na počítači.
V základním modulu MATLAB byl rozšířen grafický nástroj Live Editor o interaktivní úpravu grafů. Vizualizaci doplnila funkce heatmap pro zobrazení závislostí v datech a také byla rozšířena podpora funkcí pracujících s tall array, datovým polem určeným k práci s rozsáhlými daty.
Zajímavé novinky přináší i Simulink, grafický nástroj pro modelování a simulaci dynamických systémů. Příkaz parsim umožní přímé spouštění více simulací paralelně. Při práci s velkými daty lze využít streamování vstupních signálů přímo z MAT-souborů bez načítání dat do paměti. Jednoduchý update všech souborů v projektu na nejnovější verzi zajistí nový grafický nástroj Upgrade Project tool. Modelování systémů urychluje automatické přidávání vstupních a výstupních portů pouhým přetažením signálu nad zvolený blok.
Deep learning: nové funkce pro konvoluční neuronové sítě (CNN) v nástroji Neural Network Toolbox umožňují trénování CNN pro regresní úlohy, vizualizaci naučených rysů v CNN modelech metodou Deep Dream, transfer learning s před-trénovanými CNN modely AlexNet, VGG-16, VGG-19 a import modelů z Caffe Model Zoo. Funkce nástroje Computer Vision System Toolbox umožňují nasazení CNN k detekci objektů v obrazových datech. Využívá se algoritmů R-CNN (Regions with CNN), Fast R-CNN a Faster R-CNN.
Nové nadstavby
Powertrain Blockset: modelování a simulace automobilových pohonných systémů
Automated Driving System Toolbox: návrh, simulace a testování systémů ADAS a systémů autonomního řízení vozidel
Mezi další zajímavé novinky v systému MATLAB R2017a patří:
Regression Learner app pro interaktivní trénování regresních modelů v nástroji Statistics and Machine Learning Toolbox, funkce pro analýzu mnoharozměrných časových řad v nástroji Econometrics Toolbox, funkce pro simulaci nových 3GPP 5G rádiových technologií v nástroji LTE System Toolbox, import sestav z nástroje Onshape CAD do mechanických modelů v nástroji Simscape Multibody, Antenna Designer App pro interaktivní výběr a analýzu antén v nástroji Antenna Toolbox, integrace starších verzí generovaného C-kódu v nástroji Embedded Coder, generování HDL kódu ze single-precision operací nástrojem HDL Coder.
Samozřejmostí nové verze jsou aktualizace všech stávajících aplikačních knihoven.
