R2019a en bref

MATLAB

• Projets: utilisez des projets dans MATLAB et Simulink pour organiser, gérer et partager votre travail
• Support des fichiers Parquet: lecture et écriture d'un seul ou de grandes collections de fichiers Parquet
• Interface C++: appelez des fonctions d'une bibliothèque C++ depuis MATLAB

MATLAB Parallel Server (anciennement MATLAB Distributed Computing Server)

• Modèle de licence mis à jour : support d'une mise à l'échelle illimitée par utilisateur

Text Analytics Toolbox

• Distance d'édition : recherchez des similarités entre des chaînes de caractères et des documents à l'aide de la distance de Levensthein et autres mesures de distance

Predictive Maintenance Toolbox

• Diagnostic Feature Designer : vous pouvez, de manière interactive, extraire, visualiser et classer des caractéristiques à partir de données mesurées ou simulées à des fins de diagnostics et pronostics machine

Statistics and Machine Learning Toolbox

• Applications de Machine Learning : entraînez des modèles bayésiens naïfs dans Classification Learner, puis exportez les visualisations vers des figures dans Classification Learner et Regression Learner
• Algorithmes de Machine Learning : effectuez un clustering spatial basé sur la densité des applications avec bruit (DBSCAN), une optimisation des hyperparamètres à des fins de classification multi-classes avec noyaux, et utilisez des arbres de type « boosting » de gradient d'apprentissage accéléré (similaire à XGBoost)

Reinforcement Learning Toolbox

• Un nouveau produit pour concevoir et entrainer des stratégies avec Reinforcement Learning Toolbox

Deep Learning Toolbox

• Données de volume 3D : vous pouvez entraîner des réseaux de Deep Learning sur des données d'images 3D
• Deep Network Designer : créez des réseaux pour les applications de vision par ordinateur, de signal et de texte, et générez du code MATLAB à partir de l'application
• Réseaux récurrents : combinez des LSTM et des couches à convolution pour la classification de vidéos et la reconnaissance de gestes
• Support de ONNX : utilisez ONNX avec des réseaux LSTM et des modèles de Computer Vision Toolbox

Simulink

• Schedule Editor : planifiez explicitement l'exécution des composants de vos modèles
• Introduction à Simulink (Simulink Onramp) : découvrez les fondamentaux de la création, l'édition et la simulation de modèles dans Simulink à l'aide d'un tutoriel interactif
• Signal Editor : créez et insérez graphiquement des signaux à l'aide de la souris ou de manière tactile
• Mode externe : utilisez des blocs Dashboard et Simulation Data Inspector pour exécuter des modèles de manière interactive sur Arduino et Raspberry Pi

System Composer

• Un nouveau produit pour la conception et l'évaluation des architectures systèmes et logicielles

Stateflow

• Diagrammes Stateflow dans MATLAB : programmez, déboguez et exécutez graphiquement des machines à états autonomes en tant qu'objets MATLAB

SoC Blockset

• Un nouveau produit pour la conception, l'évaluation et l'implémentation d'architectures SoC hardware et software

Famille de produits Polyspace

• De nouveaux produits serveur pour exécuter des analyses statiques Polyspace sur des machines de type serveur
• De nouveaux produits sur navigateur web pour la revue des résultats de la recherche de bugs et la vérification du code

Simulink Requirements

• Roundtrip workflow avec les outils de gestion des exigences : importez des exigences depuis des outils tiers dédiés, modifiez-les et exportez-les via ReqIF

Simulink Test

• Évaluations temporelles pour la vérification des exigences : traduisez les exigences textuelles en évaluations exécutables en respectant une sémantique précise
• Blocs Observer : capturez des signaux sans perturber le modèle ou l'interface