想知道 MATLAB R2022b 有哪些更新吗?

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MsM18 发表于 2022-10-27 17:59:10
MATLAB 和 Simulink R2022b 版本更新,聚焦医学图像分析及电池包与电池管理系统设计
网络研讨会时间:2022年11月1日 14:00-15:15

MathWorks 在今年9月15日发布了MATLAB和Simulink产品系列版本 R2022b。R2022b推出两款新产品和几项增强功能,可简化并自动化基于模型的设计,帮助工程师和研究人员为其组织实现产品创新和突破。

随着医学成像技术蓬勃发展,新型医学成像设备层出不穷,而传统的图像处理和AI尚不能与之无缝结合,因此我们推出了Medical Imaging Toolbox, 提供针对医疗领域的影像导入、预处理和分析来自各种成像模式的放射学图像,包括x光、CT、MRI、超声和核医学。可支持3D渲染和可视化、多模态配准、2D/3D分割和放射学图像标注, 并支持训练预定义的深度学习网络 。此次Webinar,将为广大用户介绍Medical Imaging Toolbox工具箱。

随着电气化时代的推进,作为能量源和储能设备,锂电池行业越来越受到关注。应广大用户需求,MathWorks在R2022b版本中推出了Simscape Battery工具箱。对用户在电池包和电池管理系统设计方面提供进一步的支持。在此次网络研讨会中,将会向广大用户针对Simscape Battery工具箱进行介绍。

亮点
医学影像在现代医学诊疗中的重要性日益凸显,而日新月异的技术发展也在推动着医学影像突飞猛进,而经典的图像处理算法或AI模型,都尚难以与这些蓬勃发展的新型医学影像数据,无缝结合。也因此全新推出了Medical Imaging Toolbox, 提供了针对医疗领域的医疗影像导入、预处理和分析来自各种成像模式的放射学图像,包括投影x射线成像、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、超声(US)和核医学(PET、SPECT)。可支持3D渲染和可视化、多模态配准以及分割和放射学图像标注, 支持训练预定义的深度学习网络 。
  • 面向工程化实现的医学影像AI工作流程
  • 医学影像数据导入及可视化
  • 预处理及数据增强,多模态医学图像配准,医学影像语义分割
  • 2D及3D影像数据半自动/自动标注


在开发电池管理系统时,通常需要先搭建电池的被控对象模型。借助被控对象模型,从电池单体的维度开发和验证SOC、SOH等状态估计算法,在模组甚至是整包的维度来对均衡、热管理等策略进行研究。Simscape Battery工具箱便从这个开发流程的角度出发,对电池包设计和电池管理系统进行支持。
  • Simscape Battery工具箱简介
  • 电芯、模组,以及电池包设计
  • 对电池包热管理的支持
  • 电池管理算法

扫码即可报名参加网络研讨会,了解 MATLAB 最新特性!

关于演示者
齐卓锟,MathWorks中国区高级应用工程师,曾供职于京滨电子、江森自控等汽车零部件供应商公司,在发动机、新能源电池等电控产品的嵌入式软件开发,以及在项目开发流程方面具有丰富经验。毕业于大阪大学和华南理工大学,分别获得工学硕士及学士学位 。
单博,MathWorks中国医疗行业市场经理,专注于图像识别、深度学习及高速数字信号处理硬件实现。加入MathWorks之前,曾在航天研究院所和HARRIS Corp.从事多年高速数字信号处理研发工作;在图像识别、信号处理、FPGA及GPU实现方面具有丰富经验。

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