• מבוא
  • דוגמאות להורדה
  • MATLAB DAY באלתא
  • סמינרים באלתא
  • פתרונות ומשפחות כלים
  • אתר MathWorks ישראל
  • צור קשר
    • יצירת קשר
    • פתיחת קריאות שירות

למידע נוסף על השימוש בכלים, מלאו פרטים ונחזור אליכם בהקדם:


MATLAB With FUN Blog

בלוג בעברית למשתמשי MATLAB
ו- Simulink בישראל

היכנסו לקריאה בבלוג

סיסטמטיקס ואלתא משתפות פעולה

כל הכלים של MATLAB & Simulink זמינים לכולם
אצלכם ברשת!

בחודשים פברואר- מרץ מתבצע באלתא שיתוף פעולה בין חברת סיסטמטיקס לאלתא  לבחינת כמות רישיונות MATLAB & Simulink והכלים המתקדמים הנדרשים ברשת הארגונית. הכלים זמינים עבור עובדי אלתא כבר היום, לא נדרשת שום פעולה מצדכם.

לצורך כך, בימים אלו קיימים רישיונות צפים רבים הזמינים עבור המהנדסים בארגון.  רישיונות אלו כוללים את כל הכלים הקיימים במשפחת כלי MATLAB & Simulink.

בתאריך  27.2.17 יתקיים יום עיון טכני באלתא (MATLAB Day ) בו תוכלו לקבל מידע על הגרסאות החדשות, לראות דוגמאות לשימוש בכלים, ולהיפגש עם המומחים של סיסטמטיקס. למידע נוסף.

האתר הוקם במטרה לשמש פלטפורמת שיתוף יידע, בין סיסטמטיקס לאלתא והוא ייעודי עבורכם המשתמשים. תוכלו למצוא בו מידע נוסף על עולמות התוכן והפתרונות הקיימים. ניתן לגשת ללשונית "פתרונות ומשפחות כלים".  להורדת דוגמאות ניתן לגשת ללשונית "דוגמאות להורדה".

הכלים קיימים באלתא במבחר גרסאות תוכנה, החל מגרסת 2013a ועד הגרסה הנוכחית – 2016b.

הנכם מוזמנים לגשת לכלים שברשת ולבחון אילו כלים נדרשים עבור העבודה שלכם.

האדמיניסטרטורים של אלתא יבצעו ניטור ומדידה של הכלים שבשימוש שבתקופה זו ולפי התוצאות תתקבל החלטה אילו כלים להוסיף לרשת הארגונית לפעילות השוטפת של הארגון.

במידה ואתם צריכים עזרה טכנית עם הכלים, מעוניינים במידע נוסף או בסמינר מעמיק בתחום בו אתם עוסקים אנא השאירו את פרטיכם בטופס המצורף, ואנו נחזור אליכם.  את מבחר הכלים הקיים והזמין עבורכם ניתן לראות בלינק – לחצו כאן!

פתיחת קריאות שירות

[ דוגמאות להורדה ]

לימוד מכונה

להורדת DEMO ומצגות - Machine Learning

פירוט התכנים:

סיווג אוטומטי של קולות הלב
קולות לב מכילים מידע שיכול לסייע באיבחון מוקדם של פתולוגיות במערכת הקרדיוווסקולרית. מאחר והקלטה של הלב לא דורשת ציוד מיוחד ויכולה להתבצע בקלות, זהו פיתרון אידיאלי לביצוע איבחון בשטח על מנת לזהות ולהחליט האם יש לשלוח את הנבדק לאיבחון נוסף. עם זאת, זהו אות מורכב ואבחון אמין בדרך כלל דורש רופא מיומן.

בהרצאה זו נראה כיצד לפתח אלגוריתם לסיווג אוטומטי של קולות לב כך שנוכל ליישם את הפיתרון על מערכת realtime ולאפשר איבחון נגיש בכל מקום ובכל זמן.

נראה כיצד כלי ה-MATLAB מאפשרים להתמודד עם מספר אתגרים הקיימים בתחום למידת המכונה:

  • עבודה עם מידע שאינו מתאים לגודל הזיכרון באמצעות tall arrays
  • טכניקות למיצוי מאפיינים ו-dimension reduction
  • כוונון פרמטרים לביצוע אופטימיזציה של המודל
Predictive Maintenance with MATLAB
חברות המפתחות ציוד תעופתי ותעשייתי לרוב שומרות כמויות אדירות של נתונים לגבי אופן פעולת המכשירים והמכונות, מתוך כוונה שבעתיד ניתן יהיה להפיק ממנו מידע חשוב. עם זאת, לצורך בניה של מודלים רובוסטיים ומדויקים לחיזוי הפעילות, נדרש שילוב נדיר של ניסיון מקצועי ויכולות לעיבוד סטטיסטי.

בהרצאה זו נציג טכניקות ללימוד מכונה בסביבת MATLAB המאפשרות לחזות את משך החיים הנותר של הציוד. בעזרת נתונים המגיעים ממדידות אמיתות, נחקור את תהליכי ייבוא המידע, עיבוד ראשוני שלו, וסיווג שלו. נראה כיצד בוחרים את ה-features וכיצד משווים בין מספר מודלים של לימוד מכונה. נציג כיצד ניתן לעשות שימוש ב-MATLAB לצורך בניית אלגוריתמים לחיזוי (פרוגנוסטיקה) וכיצד מעבירים אותם לעולם ה-Production.

בתהליכים שיוצגו בהרצאה זו, חברות יוכלו לשפר את אמינות הציוד שלהם, ולפתח מודלים ושירותים מתקדמים יותר מהקיים היום.

פיתוח מודל חיזוי בעזרת Neural network (והעברה לסביבת Production)
על סמך תחזית מזג אוויר ניתן לחזות את רמת צריכת החשמל על ידי הציבור, דבר המאפשר לתכנן את היקף הפעילות בתחנות כוח שונות. בהרצאה זו נראה כיצד ניתן להפוך בקלות כמות גדולה של נתונים מורכבים אודות מזג אויר וצריכת חשמל – לכדי מידע המאפשר קבלת החלטה מושכלת ונקיטת פעולה. בדוגמה יוצג כיצד ניתן לגשת לנתונים המאוחסנים במקומות שונים, להציג אותם, לחקור אותם, לנקות אותם ולשלב אותם עם נתונים נוספים. לאחר מכן, נשתמש בנתונים על מנת לבנות מודל חיזוי לצריכת החשמל בעזרת Neural network (רגרסיה), ונלמד כיצד לשלב את המודל בסביבת Production.
האצת ביצועים

להורדת DEMO ומצגות - Improve MATLAB

פירוט התכנים:

האצת ביצועי קוד MATLAB ואיכותו ע"י תכנות נכון
כתבתם קוד המבצע בדיוק מה שרציתם, אבל הוא רץ לאט מדי? נתקלתם בהודעות שגיאה לגבי שימוש בזיכרון?

בהרצאה זו נראה כיצד ניתן לזהות צוארי בקבוק בקוד ונלמד טכניקות ודגשים לכתיבת קוד MATLAB יעיל על מנת לשפר את ביצועי הריצה של הקוד. כמו כן, נראה כיצד ניתן לעבוד בקלות וביעילות עם קבצים ומידע הגדולים מדי לזיכרון, ונראה כיצד להפוך את הקוד לקריא וקל לתחזוק כך שנוכל לשתף אותו עם מתכנתים אחרים

האצת אלגוריתמים באמצעות שימוש ב–GPU
כרטיס המסך, המצוי בכל מחשב, הינו בעל יכולת חישובית גבוהה ביותר אשר רוב הזמן אינה מנוצלת על ידי המשתמש. מזה מספר שנים ניתן להאיץ אלגוריתמים ב-MATALB ובמספר כלים משלימים על ידי שימוש בכרטיסים גרפיים של חברת nVIDIA, ואף ניתן לעשות שימוש במספר כרטיסי מסך במקביל. בהרצאה זו נראה כיצד לנצל את יכולות כרטיס המסך כמעט מבלי לשנות את קוד ה- MATLAB המקורי !


עיבוד מקבילי בסביבת
MATLAB
עיבוד מקבילי בסביבת MATLAB מאפשר פיתרון בעיות בעלות סיבוכיות גבוהה ומרובות נתונים, ויכול להתבצע ע"י שימוש במספר ליבות או על גבי אשכול מחשבים (cluster) מקומי או בענן. בהרצאה זו נראה כיצד לנצל את משאבי המיחשוב הזמינים באמצעות מיקבול אפליקציות MATLAB בקלות ע"י שימוש בלולאות for מקבילות, סוגי מערכים מיוחדים ואלגוריתמים ממוקבלים, וכך להאיץ את ביצועי הקוד ע"י השקעה מינימלית בקוד.

Deep Learning

להורדת DEMO ומצגות - Deep Learning


פירוט תכנים:

Introduction to Deep Learning
Neural networks, born in the 40s, revived in the 80s, and neglected in the 90s, are now making their second Artificial Intelligence comeback, and this time they are

winning.

Coined by the much cooler name Deep Learning, these algorithms are beating classical Machine Learning algorithms by a significant margin in scores of

AI challenges. All the while, Deep Learning theoreticians are lagging behind, still having no clue how come it works so well.

And the best thing still – these algorithms are pretty simple to understand, and the software infrastructure available to run them at scale is outstanding and supported by a huge developers community.

In this talk I will give an introductory talk about Deep Learning and how to get started with it.


יישומי
Deep Learning בעולם המעשי

ישנם סוגים רבים של פרויקטים, מחקרים ודוגמאות לשימוש באלגוריתמים של Deep Learning לצורך ביצוע פעולות ליישומי זיהוי תמונות, עיבוד שפות, מחקר תרופות, זיהוי דיבור ועוד.

זיהוי אובייקטים בתוך תמונה מאפשרת בנייה של מערכות מתקדמות, כגון רכבים אוטונומיים, רובוטים עצמאיים, חיפוש מבוסס תמונות ועוד. עם זאת, השילוב בין אלגוריתמים של לימוד מכונה יחד עם שיטות ללמידה עמוקה עלולים להיות קשים ללימוד, הערכה והשוואה.

בהרצאה זו נראה כיצד ניתן, בעזרת MATLAB, להתגבר על אתגרים אלו בשלבי הבניה של מערכת לזיהוי עצמים, תוך שימוש באלגוריתמים של למידה עמוקה, לימוד מכונה

ועיבוד תמונה:

  • לימוד ואימון של מודלים מתוך מאגרי תמונות
  • לימוד של רשתות נוירונים עמוקות
  • ביצוע Transfer Learning מתהליכי למידה שבוצעו בעבר, לצורך ביצוע משימות חדשות
  • שילוב של אלגוריתמים של לימוד מכונה יחד עם למידה עמוקה והשוואה ביניהם
  • יכולות חדשות בגרסת R2016b, כגון ביצוע Localization למיקום עצמים בתוך תמונות.
מערכות אוטונומיות

להורדת DEMO ומצגות - Autonomous Systems


פירוט תכנים:

פיתוח אלגוריתמים ואבי טיפוס למולטי סנסורים

בהרצאה זו נציג תהליך לדוגמא לפיתוח אלגוריתמי סיוע לנהג (ADAS) מבוססי מספר אמצעי חישה בעזרת MATLAB. המערכת שנציג כוללת חיישנים של מכ"מ ושל ראייה, וע"י השילוב בין שניהם (Fusion), נראה כיצד ניתן:

  • לקבל תובנות על פעולת המערכת ע"י הרצה חוזרת וניתוח המידע המוקלט
  • הפחתת הזמן "על הכביש" באמצעות בנייה של מידע סינטטי לאלגוריתמי בדיקה
  • האצת תהליך יישום האלגוריתם באמצעות טכנולוגיה לייצור קוד


השילוב בין
MATLAB ו–ROS למערכות אוטונומיות

מערכת ההפעלה הרובוטית (ROS) צוברת פופולריות רבה בפיתוח מערכות אוטונומיות. בעזרת הממשק הקיים בין MATLAB ל-ROS, ניתן לרכוש מידע מחיישנים בסביבת ROS, ולנתח במהרה ובקלות את המידע בסביבת MATLAB, אשר מאפשרת פיתוח אלגוריתמים וויזואליזציה של המידע.

בעזרת ה-Robotics System Toolbox בסביבת MATLAB ו-Simulink, ניתן לפתח וליישם אלגוריתמים לתכנון מסלול, ראיה ממוחשבת ובקרה, ולהטמיע אותם בסביבת ROS.

בהרצאה זו נראה כיצד השילוב בין MATLAB ל-ROS יכול לסייע בפיתוח מערכות אוטונומיות.


מתחילים מהסוף: בחינה של מערכת
ADAS בזמן-אמת

עבדנו מספר ימים או חודשים ופיתחנו אלגוריתם חדשני שיסייע למערכות אוטונומיות להימנע ממצבים מסוכנים. ומה עכשיו? כיצד אנו יודעים שהאלגוריתם הזה יפעל כפי שתוכנן, בתנאי פעולה אמיתיים של המערכת, בסביבה דינמית ומשתנה? כיצד אנו יכולים לוודא להטמיע אותו במערכת האמיתית? האם יש לנו מערכת אמיתית שאנו יכולים לבחון אותה למשך מספר רב של שעות או ימים?

בהרצאה זו ננסה לענות על כל השאלות העומדות בפני אנשי האלגוריתמים. בעזרת דוגמא של מערכת בלימת חירום עצמאית, נראה את השלבים הבאים:

  • תכנון המערכת בסביבת MATLAB ו-Simulink
  • בדיקה של תרחישים שונים בסימולציה
  • מעבר מהיר לאב-טיפוס באמצעות יצירת קוד
  • וריפיקציה של המערכת בעזרת אוטומציה של בדיקות HIL
Data Analytics

להורדת DEMO ומצגות - Data Analytics

פירוט תכנים:

Sensor analytics

חיישני תאוצה, טמפרטורה, שדות מגנטיים, ועוד – מצויים כיום בכל מכשיר סלולרי, והגישה אליהם פשוטה מאד ונוחה לכל משתמש. בכדי לעשות בהם שימוש נבון, יש להשתמש בשילוב של טכניקות לעיבוד אות ו-Machine Learning. בסביבת MATLAB ניתן לרכוש את הנתונים, לסנן אותם, ללמוד ולמדל את התנהגות המערכת, ולבסוף להטמיע בתוך הרכיב הסופי, לשימוש ע"י משתמש הקצה.

בהרצאה זו נדגים כיצד ניתן לעשות שימוש באלגוריתמים ללימוד מכונה בכדי לסווג את הפעילות שמבצע המשתמש במכשיר הסלולרי, בהסתמך על מדידות חיישני התאוצה. נעשה שימוש במספר אלגוריתמים מסווגים, כגון עצי החלטה, SVM ורשתות נוירונים.

ולסיום, נראה כיצד ניתן להשתמש ביכולות לייצור קוד אוטומטי על מנת לבצע הטמעה של מודל השיערוך שנכתב ב-MATLAB ישירות לרכיבי חומרה – כדוגמת Arduino או כל רכיב Embedded אחר.

Data analytics for Defense industries

חברות המפתחות ציוד תעופתי ותעשייתי לרוב שומרות כמויות אדירות של נתונים לגבי אופן פעולת המכשירים והמכונות, מתוך כוונה שבעתיד ניתן יהיה להפיק ממנו מידע חשוב. עם זאת, לצורך בניה של מודלים רובוסטיים ומדויקים לחיזוי הפעילות, נדרש שילוב נדיר של ניסיון מקצועי ויכולות לעיבוד סטטיסטי.

בהרצאה זו נציג טכניקות ללימוד מכונה בסביבת MATLAB המאפשרות לחזות את משך החיים הנותר של הציוד. בעזרת נתונים המגיעים ממדידות אמיתות, נחקור את תהליכי ייבוא המידע, עיבוד ראשוני שלו, וסיווג שלו. נראה כיצד בוחרים את ה-features וכיצד משווים בין מספר מודלים של לימוד מכונה. נציג כיצד ניתן לעשות שימוש ב-MATLAB לצורך בניית אלגוריתמים לחיזוי (פרוגנוסטיקה) וכיצד מעבירים אותם לעולם ה-production.

בתהליכים שיוצגו בהרצאה זו, חברות יוכלו לשפר את אמינות הציוד שלהם, ולפתח מודלים ושירותים מתקדמים יותר מהקיים היום.

MATLAB and IoT

The term Internet of Things is increasingly used to describe the interconnectedness of embedded devices and the Internet. These devices can communicate with each other and often collect sensor data, which is stored in the cloud. This data is then processed and analyzed in order to draw valuable information.

IoT solutions are created for various applications such as monitoring environmental data, health monitoring, control of household appliances, or projects in the maker movement.

This session describes how MATLAB supports both the development of IoT systems and the collection and analysis of IoT sensor data, using the ThingSpeak system.

ייצור קוד C ו-Deployment

להורדת DEMO ומצגות - Deployment

פירוט תכנים:

Automatic C Code Generation using MATLAB Coder

In this session, we demonstrate the workflow for generating readable and portable C code from your MATLAB algorithms using MATLAB Coder. Using the command line approach or the graphical project management tool, you can introduce implementation requirements to your algorithms written in MATLAB and generate readable source code, or a standalone compiled executable or a library that can be shared across your organization. We will also show how you can automatically generate MEX functions that can be used to verify the behavior of the generated code back in MATLAB or to accelerate computationally intensive portions of your MATLAB code by running it at compiled speed.

בנייה ופריסה של ספריות באמצעות MATLAB Compiler SDK

ה- MATLAB Compiler SDK הינו כלי המתבסס על טכנולוגיית ה-MATLAB Compiler ומאפשר להטמיע אלגוריתמים שנכתבו בסביבת מטלב, לתוך סביבות תכנה כגון: JAVA, .NET, C++, Python.

בהרצאה זו נראה דוגמה ליצירת shared library מתוך קוד MATLAB באמצעות ה-MATLAB Compiler SDK.

כמו כן, נראה כיצד לשלב את הספרייה בסביבת תוכנה חיצונית.

תקשורת

להורדת DEMO ומצגות - MATLAB Communication

תכני הסמינר :

Physical Layer Modelling of Wireless Systems

(LTE, WLAN, 5G)

  • End to end simulation
  • Modelling baseband and RF front-end
  • Signal generation & analysis
  • Golden reference verification
  • Modelling 5G candidate technologis
  • Working with Real Signals
  • Capture and Analysis of real signals (LTE, WLAN)
  • Working with Instruments
  • SDR capabilities with MATLAB

Methodology for Designing and Modelling Mixed-signal Components

  • Rapid simulation of multi-domain systems
  • Anticipating and validating transistor-level effects at the system-level
  • Example applications: ADC, PLL, SMPS

Modelling Multi-Antenna Communications Systems

  • Modelling MIMO and Beamforming in LTE and WLAN
  • 5G scenario modelling
  • Integrating custom antennas and array geometries

Creating Behavioural Models and Test Stimuli for Verification

  • Exporting analog and digital models to SystemVerilog/DPI-C components
  • Linking MathWorks tools to Cadence Virtuoso AMS Designer

קישור מובנה בין תכן האלגוריתם, מימושו והמוצר הסופי

  • ייצור קוד RTL עבור אלגוריתמים דיגיטליים, ואופטימיזציה של מהירות ושטח על-גבי החומרה הסופית
  • וריפיקציה של קוד RTL באמצעות קו-סימולציה ואינטגרציה עם סביבות UVM
  • תמיכה בפיתוח SoC – תכן משולב של חומרה ותוכנה

[ MATLAB DAY באלתא ]

על מנת שתוכלו להכיר את החידושים האחרונים בכלים, נקיים בתאריך 27.2.17, סמינר חצי-יום באלתא, בו מהנדסי האפליקציה שלנו יציגו יכולות מתקדמות וחידושים בכלים.

תיאור הרצאות:

חידושים אחרונים ויכולות ש(אולי) לא הכרתם
את טיפוס המידע החדש string כבר הכרתם? רוצים לבצע ניהול גרסאות של קוד ה-MATLAB שלכם ולא יודעים איך?
בהרצאה זו נכיר את החידושים האחרונים בגרסת 2016b, וכן נסקור יכולות נוספות כגון ניהול גרסאות, אריזת אפליקציות ועוד.

עיבוד אות, תקשורת
בהרצאה זו אנו נצלול פנימה לעולם המרתק של עיבוד אות ותקשורת. נדבר על העדכונים החדשים בעבודה בעיבוד אות, כולל על שימוש בסוג משתנה חדש שנקרא System Object. נדבר על תכנון פילטרים ב-MATLAB, על הצגה ספקטרלית של המידע. לאחר מכן נסתכל על תחום ה-RF והאפשרויות העומדות למשתמש ה-MATLAB בתחום זה כולל behavioral simulation. לקראת הסוף אנחנו נדבר על השימושים היום ב-MATLAB בשביל לאפיין ולבחון תקשורת 5G (אנטנות, waveform וכו').

חידושים בעיבוד תמונה וראייה ממוחשבת
הרבה יכולות חדשות נכנסו לכלי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת בגרסאות האחרונות – פונקציות חדשות, פיצ'רים חדשים בפונקציות ותיקות, וממשקים גרפיים (Apps) נוחים לשימוש. בהרצאה נסקור את החידושים המשמעותיים ביותר לעוסקים בתחומים אלה – חידושים שיהפכו את העבודה עם MATLAB לקלה יותר ויעילה יותר!

Data analytics and Machine learning
בהרצאה נסקור את את היכולות של MATLAB לביצוע אנליזה ומידול של מידע ונראה כיצד לקבל תובנות מהמידע שברשותנו. נכיר כלים להתאמת מודלים סטטיסטיים למידע ובדיקת השערות, ונראה כיצד לפתח אלגוריתמים שונים ללמידת מכונה.

סדר יום הסמינר:

9:00 חידושים ב-  MATLAB
9:30 עיבוד אות, תקשורת
11:00 הפסקה
11:15 חידושים בעיבוד תמונה ו- Computer vision
12:15 הפסקת צהריים
13:15 Data analytics and Machine learning
14:30 סיום משוער
היכנסו להורדת המצגות מהסמינר בתאריך 27-2-17

[ סמינרים באלתא ]

ניתן לקבוע מגוון סמינרים פרטיים ללא עלות, על פי תחומי העיסוק והעניין של המשתמשים והקבוצות. לפרטים נוספים וקביעת מועד לסמינר אנא מלאו את פרטיכם בטופס בראש העמוד ונחזור אליכם בהקדם.

להלן דוגמאות לסמינרים:

Big Data with MATLAB
בסמינר זה נראה כיצד לעבוד עם מידע הגדול מגודל הזיכרון באמצעות שלל פתרונות ש-MATLAB מציעה לעבודה עם מידע גדול. בסמינר זה נכיר פתרונות הנוגעים לגישה למידע והשימוש בזיכרון, עיבוד המידע באמצעות מבנים ואובייקטים שונים, ותמיכה בפלטפורמות שונות כמו Spark ו-Hadoop לביצוע עיבוד המידע. כמו כן, נסקור מספר טכניקות לעבודה עם מידע גדול בקלות. בין היתר, נראה כיצד ליצור datastore, לבצע mapreduce, ולהשתמש בטיפוס המשתנה tall.

Physical Layer Modelling of Wireless Systems
(LTE, WLAN, 5G)

  • End to end simulation
  • Modelling baseband and RF front-end
  • Signal generation & analysis
  • Golden reference verification
  • Modelling 5G candidate technologis

What's New – Control
סקירה כללית על מספר כלים בבקרה ומה התחדש בהם (גרסאות: R2015a – 2016b):

  • Control System TB
  • Simulink Control Design
  • Robust Control TB
  • Model Predictive Control TB

סמינר Deployment השוואה בין פתרונות ה-deployment השונים מסביבת מטלב לסביבה חיצונית.
הצגה לעומק של פתרונות ה-MATLAB Compiler והמוצרים המשלימים כולל דוגמה של שילוב ספריה (dll) שיוצרה באמצעות ה-MATLAB Compiler SDK בקוד C חיצוני.
יצירת קוד C מקוד ה- MATLAB.

היכנסו לתכנית סמינרים ואירועים עתידיים

MATLAB Fundamentals
סדנת הכרות בסיסית עם MATLAB, המיועדת למי שלא מכיר את היכולות ואת סביבת העבודה של MATLAB (וגם עבור מי שמכיר ורוצה לרענן את הידע). בסדנא נעסוק בהיכרות עם סביבת העבודה של MATLAB, ונלמד כיצד לבצע פעולות כגון:

  • טעינת נתונים מ-Excel לתוך MATLAB
  • ויזואליזציה מהירה ומגוונת של הנתונים
  • ביצוע פעולות עם וקטורים ומטריצות
  • התאמת עקומות ומשטחים לנתונים ממדידות, ובניית מודל חיזוי
  • יצירת קוד MATLAB אוטומטי לפעולות שכיחות בעבודה השוטפת
  • עבודה עם scrips ו-functions

Accelerating MATLAB performance – Best Practices, Parallel computing and GPU
בסמינר טכני זה נבחן מספר דרכים פשוטות ויעילות לשיפור ואופטימיזציה של מהירות ריצת קוד ה-MATLAB . נראה כיצד ניתן לכתוב קוד MATLAB בצורה נכונה, למנף את ה MATLAB Profiler על מנת לזהות צווארי בקבוק בזמן הריצה, ולהאיץ בעיות בעלות סיבוכיות גבוהה ומרובות נתונים ע"י שימוש במחשבים מרובי ליבות, צבירים (Clusters) ומעבדים גרפיים (GPUs) .

בחלק הראשון של הסמינר נלמד טכניקות ו"טריקים" ב- MATLAB לשיפור והאצת הביצועים כגון ,Vectorization Logical Indexing ועוד.
בחלק השני נראה כיצד ניתן להשתמש ב-Parallel computing toolbox על מנת להאיץ את החישובים, וכן לבצע scale-up לעבודה על clusters. נראה כיצד לבצע מיקבול של לולאות בלתי תלויות באמצעות פקודת parfor ונכיר כלים מתקדמים לניהול משימות ותקשורת על גבי מספר ליבות. בחלק השלישי, נראה כיצד לנצל את מאות הליבות הממתינות בחוסר מעש ב) GPU כרטיס המסך) לצורך ניתוח כמויות גדולות של מידע באופן מקבילי, ולהשתמש ביכולות אלה להאצת סימולציות.

Deep Learning
תחום הלמידה העמוקה משותף למגוון רחב מאד של יישומים, והוא מאפשר פתרון בעיות מורכבות בצורה מהירה. מהנדסים וחוקרים רבים ברחבי העולם עושים שימוש בלמידה עמוקה לצורך מציאת תבניות בתמונות, זיהוי דיבור, עיבוד טקסט, מחקר על תרופות, ועוד. בסמינר נסביר בקצרה מהי התיאוריה העומדת מאחורי תחום הלמידה העמוקה, וכיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחום זה לצורך פיתוח יישומים בעולם האמיתי. נתמקד בתחום עיבוד התמונה ונראה כיצד ניתן לבצע למידה אוטומטית מתוך מאגר של תמונות, כיצד מבצעים Transfer Learning וכיצד ניתן לשלב גישות שונות של לימוד מכונה ולמידה עמוקה, על מנת לאפשר למשתמש את החופש המרבי בבואו למצוא את הפתרון המיטבי עבורו. הסמינר מיועד לכל העוסקים בתחום זה, וכמובן לכל אלו המעוניינים להכיר אותו ולהשתלב בו.

[ פתרונות ומשפחות מוצרים ]

 תכנון מכ"מים

לחץ לקבלת פירוט

Radar system design, simulation, and analysis is complex because the design space spans the digital, analog, and RF domains. These domains extend across the complete signal chain, from the antenna array, to radar signal processing algorithms, to data processing and control. The resulting system level complexity drives the need for modeling and simulation at all stages of the development cycle.

Modeling and simulation tools can improve all aspects of the radar system design workflow. Using these tools for radar design, you can:

  • Design waveforms and sensor arrays interactively, and explore trade-offs with the radar range equation and link budget.
  • Accelerate development with libraries of algorithms such as match filtering, adaptive beamforming, target detection, space-time adaptive processing, environmental and clutter modeling, and direction of arrival estimation.
  • Model the dynamics of ground-based, airborne, ship-borne or automotive radar systems with moving targets and radar platforms.
  • Design end-to-end phased array systems and analyze their performance under different scenarios using realistic data.
  • Integrate models for RF components and complex antenna designs to increase level of radar system design fidelity.
  • Debug and test complete radar models at the earliest stages of the project to eliminate costly redesign efforts later.
  • Generate code automatically to deploy your radar system directly to DSP and FPGA

For more information:

https://www.mathworks.com/discovery/radar-system-design.html?s_tid=srchtitle

 Wireless Communication

לחץ לקבלת פירוט

Wireless communication:

Wireless engineering teams use today’s MATLAB® to reduce development time, from algorithm development through full system simulation and hardware implementation. These engineers save time and eliminate steps by:

  • Proving algorithm concepts in simulation and over-the-air tests
  • Exploring and optimizing system behavior with models that include digital, RF, antenna elements
  • Eliminating design problems before moving to implementation
  • Streamlining testing and verification with MATLAB and Simulink® test harnesses
  • Automatically generating HDL or C code for prototyping and implementation
  • Reusing modelsto speed up design iterations and next-generation projects

Teams report saving as much as 30% in overall development time and 85% in functional verification time, having fewer design re-spins, and creating defect-free FPGA and ASIC implementations on the first attempt.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/wireless-communications.html

 Data Analytics

לחץ לקבלת פירוט

Data analytics:

Engineering and IT teams are using MATLAB to build today’s advanced Big Data Analytics systems ranging from predictive maintenance and telematics to advanced driver assistance systems and sensor analytics. Teams select MATLAB because it offers essential capabilities not found in business intelligence systems or open source languages:

Physical-world data: MATLAB has native support for sensor, image, video, telemetry, binary, and other real-time formats. Explore this data using MATLAB MapReduce functionality for Hadoop, and by connecting interfaces to ODBC/JDBC databases.

Machine learning, neural networks, statistics, and beyond: MATLAB offers a full set of statistics and machine learning functionality, plus advanced methods such as nonlinear optimization, system identification, and thousands of prebuilt algorithms for image and video processing, financial modeling, control system design.

High speed processing of large data sets. MATLAB’s numeric routines scale directly to parallel processing on clusters and cloud.

Online and real-time deployment: MATLAB integrates into enterprise systems, clusters, and clouds, and can be targeted to real-time embedded hardware.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/data-analytics.html

 Embedded Code Generation

לחץ לקבלת פירוט

Embedded code generation

Embedded code generation is fundamentally changing the way engineers work. Instead of writing thousands of lines of code by hand, engineers are automatically generating their production code to increase productivity, improve quality, and foster innovation.

With MathWorks embedded code generation products, you can:

  • Design real-time applications targeting floating- or fixed-point processors
  • Generate C and C++ code from MATLAB®and Simulink®
  • Optimize code for specific processor architectures
  • Integrate generated code with hand-written software (legacy or specialized functionality)
  • Profile and verify embedded code on microcontrollers and DSPs
  • Address industry certification standards

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/embedded-code-generation.html

 Control Systems

לחץ לקבלת פירוט

Control systems:

MathWorks tools for control system design support each stage of the development process, from plant modeling to deployment through automatic code generation. Their widespread adoption among control engineers around the world comes from the flexibility of the tools to accommodate different types of control problems. If your control problem is unique, you can create a custom tool or algorithm using MATLAB®.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/control-systems.html

 Digital Signal Processing

לחץ לקבלת פירוט

Digital signal processing:

Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use signal processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.

With MATLAB and Simulink signal processing products, you can:

  • Acquire, measure, and analyze signals from many sources.
  • Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
  • Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/dsp.html

 Image Processing and Computer Vision

לחץ לקבלת פירוט

Image Processing and Computer Vision

Algorithm development is central to image processing and computer vision because each situation is unique, and good solutions require multiple design iterations. MathWorks provides a comprehensive environment to gain insight into your image and video data, develop algorithms, and explore implementation tradeoffs.

With MATLAB® and Simulink® products for image processing and computer vision, you can:

  • Acquire images and video from imaging hardware
  • Use graphical tools to visualize and manipulate imagesand video
  • Develop new ideas using libraries of reference-standard algorithms
  • Migrate designs to embedded hardware

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/image-video-processing.html

 Parallel Computing

לחץ לקבלת פירוט

Parallel computing

Large-scale simulations and data processing tasks that support engineering and scientific activities such as mathematical modeling, algorithm development, and testing can take an unreasonably long time to complete or require a lot of computer memory.

You can speed up these tasks by taking advantage of high-performance computing resources, such as multicore computers, GPUs, computer clusters, and grid and cloud computing services.

MathWorks parallel computing products let you use these resources from MATLAB® and Simulink® without making major changes to your computing environment and workflows. Using parallel computing products, you can:

  • Reduce your programming effort
  • Run an application across a range of high-performance computing resources
  • Program and execute parallel code interactively or in batch mode

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/parallel-computing.html

 Desktop and Web Development

לחץ לקבלת פירוט

Desktop and Web deployment

MathWorks application deployment products increase the benefit of MATLAB® to your organization by allowing you to share the work you do in MATLAB with people who do not have access to MATLAB. You can share with internal colleagues and decision makers, or external collaborators and clients.

Your MATLAB based programs can be deployed as standalone applications, add-ins for Microsoft® Excel®, and software components that can be integrated into web and enterprise applications. You can deploy any MATLAB program covering a range of industries and applications such as data analytics, semiconductor/electronics, manufacturing systems, image processing, aerospace/defense, and financial services.

All applications and components are encrypted to protect your intellectual property and can be shared royalty free.

When compared with manually recoding algorithms, deploying your MATLAB applications and components provides advantages, such as:

  • Domain experts can maintain ownership of ideas, algorithms, and applications.
  • Software developers have the flexibility to integrate a common algorithm with different programming languages and platforms.
  • Organizations gain efficiency by avoiding time consuming and error prone recoding, as well as easily adopting algorithm improvements throughout the application’s lifecycle.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/desktop-web-deployment.html

 Robotics

לחץ לקבלת פירוט

Robotics:

Three of the most critical questions that robotics engineers and scientists need to answer are:

  • How do I design and simulate a robot?
  • How do I prototype and test algorithms for my robot?
  • How do I connect to my robot platforms and peripherals?

MATLAB® and Simulink® can help answer these questions, and accelerate and streamline the design, prototyping,

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/robotics.html

 FPGA Design and Codesign

לחץ לקבלת פירוט

FPGA Design and Codesign

HDL Coder™ and HDL Verifier™ accelerate the development of SoC and FPGA designs by helping you complete your work in days or weeks rather than in months. Additionally, HDL Coder integrates with SoC and FPGA design tools and IP from Xilinx® and Intel® to provide target-optimized implementations.

With HDL Coder and HDL Verifier, you can:

  • Model, simulate, and explore your algorithms in MATLAB®and Simulink®
  • Generate either target-independent or target-optimized HDL code
  • Program Xilinx and Intel FPGAs and SoCs from MATLAB and Simulink
  • Verify your FPGA design against system-level specifications

You can also use HDL Coder and HDL Verifier to generate and verify target-independent Verilog or VHDL for your ASIC designs.

For more information:

https://www.mathworks.com/solutions/fpga-design.html

[ צור קשר ]

למידע נוסף על השימוש בכלים, מלאו פרטים ונחזור אליכם בהקדם:


למידע נוסף ניתן לפנות אל:


סוניה פיסרב

מנהלת מכירות
נייד: 058-7850488
מייל:  [email protected]
תמיכה טכנית: 03-7660101

פתיחת קריאת שירות – לחצו כאן.

social-media-youtubesocial-media-linkedin

קהילה

  • קהילת סיסטמטיקס
  • SOLIDWORKS Blog
  • PCB Blog
  • MATLAB with Fun Blog
  • GIS Blog
  • Smart 3D Printing Blog
  • ESRI Israel FB
  • SOLIDWORKS Israel FB
  • MATLAB and Simulink LI
  • MATLAB and Simulink FB

צור קשר

  • בקשת יצירת קשר
  • בקשת קשר טלפוני

רכישה

  • בקשת הצעת מחיר
  • מכירות ESRI
  • מכירות SOLIDWORKS
  • מכירות ALTIUM
  • מכירות CATIA
  • מכירות ENOVIA
  • מכירות MATLAB & Simulink
  • מכירת מדפסות תלת מימד

קורסים

  • קורסים GIS
  • קורסים SOLIDWORKS
  • קורסים MATLAB & Simulink
  • קורסים CATIA
  • קורסים ALTIUM
  • יצירת קשר מרכז ההדרכה

תמיכה

  • מדיניות תמיכה
  • שירותי ייעוץ
  • פתיחת קריאות שירות

פתרונות ומוצרים

  • תחום GIS
  • תחום 3D CAD/PLM
  • SOLIDWORKS
  • ALTIUM PCB
  • CATIA
  • ENOVIA
  • MATLAB & Simulink
  • תחום 3D Printing
  • 3D EXPERIENCE
  • תעשיות
  • אקדמיה
  • Start Ups

אודות סיסטמטיקס

  • מי אנחנו?
  • דרושים
  • אירועים
  • דרכי גישה ומפה
  • יצירת קשר

לקוחות

  • לקוחות סיסטמטיקס
  • סיפורי לקוח SOLIDWORKS
  • סיפורי לקוח MathWorks
  • סיפורי הצלחה GIS
© 2021 All rights reserved SYSTEMATICS Ltd. | Privacy Policy
Scroll to top