MATLAB 创新力全国巡回研讨会——青岛站
总览
本技术研讨会将通过演讲、方案演示、案例分享等方式，紧密结合各种行业案例，带您领略MATLAB/Simulink在控制设计、系统仿真和软件测试等不同产品研发环节中的强大能力，帮助您在产品的性能和质量上高人一筹。
参加此次活动，您将了解MathWorks产品的最新技术进展，快速获得MATLAB 和Simulink在相关领域中完整的工作流程和常用经典技巧，包括如何利用 MATLAB/Simulink实现嵌入式软件系统化和完备化的测试，在研发早期发现bug，降低潜在风险，同时符合行业规范；如何基于试验数据或第一性原理构建物理系统模型并开展先进控制方案探索，缩短设计周期，降低开发成本；如何使用即插即用的模块快速开发、测试并部署人工智能算法；深入探索MATLAB/Simulink 在人工智能、信号处理和硬件加速/部署等领域的多学科融合能力，让智能化产品更易落地实现。
亮点
- MATLAB 助力产品智能化
- Simulink 助力早期验证
- 物理系统建模仿真与控制开发
- 智能化医疗检测与人工智能应用
应出席人员
- 从事以下方向的研发工程师、技术经理、研究人员或老师：
- 智能家电、医疗设备、智能装备
- 电控算法、诊断算法
- 人工智能、信号处理、实时加速
- 软件开发与测试
关于演示者
刘国洋，现任山东大学集成电路学院助理研究员。2022年6月于山东大学获工学博士学位，2022-2023年在香港大学从事博士后研究。以第一及通讯作者身份发表SCI论文十余篇，授权多项国家发明专利。目前正在主持国家自然科学基金、山东省自然科学基金、广东省自然科学基金等多个项目。研究方向为AI、XAI、脑机接口、FPGA加速器设计等。
杨佳乐，海尔智家股份有限公司嵌入式软件开发工程师，擅长嵌入式软件架构设计和控制算法开发。现从事海尔净水产业软件MBD架构设计、软件模块化、热饮机建模仿真和算法开发。
赵晨星，MathWorks 中国应用经理，华中科技大学固体电子学本科和硕士，并拥有MBA学位。专注于射频微波，天线及高速信号完整性仿真领域, 有多年的射频微波系统开发和高速数字电路仿真经验，加入MathWorks之前曾服务于GE HealthCare和Keysight。
杨超，MathWorks中国高级应用工程师，专注于基于模型的设计在产品开发中的应用，主要负责工业控制系统的建模仿真、算法设计、代码生成与测试。之前主要从事飞机状态监控系统和航空发动机控制系统的研发。北京航空航天大学航空宇航推进理论与工程硕士。
马文辉，MathWorks中国资深应用工程师， 南开大学科学专业博士，在大数据处理与分析、机器学习领域有多年研究与开发经验；曾就职于Nokia Siemens中国研究院，Adobe中国研发中心以及IBM GBS。
何欣，MathWorks 中国高级应用工程师。毕业于德国柏林工业大学，并获得应用物理方向博士学位。负责基于模型设计在产品开发中的应用，包括系统仿真、算法设计、测试与优化等领域。 在汽车、科学计算、材料学等多个研究领域发表论文、专利及技术报告总计20余篇。在加入MathWorks 前曾从事数值计算算法设计与优化，汽车主被动安全功能融合及高阶自动驾驶算法开发等工作
日程
上机实践(坐席有限，受邀正版用户优先)
| 时间 | 标题 |
08:30 |
签到 |
09:00 |
上机实践 – 基于 Simulink 模型的验证和确认工作流 当工程团队使用基于模型的设计以及 MATLAB® 和 Simulink® 设计复杂的嵌入式系统，生成产品级 C、C++ 和 HDL 代码时，我们需要通过仿真测试，甚至基于形式化方法的静态分析，让基于模型的设计更为严谨也更趋自动化，从而可以尽早发现错误，提高软件的质量水平。 本上机实践将涵盖 Simulink 模型确认、验证和测试的多个阶段。我们将基于一个需要满足功能和安全性要求的自动巡航控制器案例，探讨如何利用 MathWorks 的测试验证工具链，促进更早期的测试并与代码生成一道提升软件产品的质量信心，主要内容包括：
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12:00 |
Q&A |
技术研讨会
| 时间 | 标题 |
13:30 |
MATLAB / Simulink / Polyspace 新功能概述 在本次会议中，我们将重点介绍以下内容： 代码编辑器和更多交互工具的易用性增强如何帮助您以少量或零代码完成分析和设计任务，MATLAB与其他编程语言（如 Python®）的集成优化。在 Simulink 导入和导出功能模型单元 (FMUs) ，对 Simulink 的改进支持将如何简化并优化对应的 CI/CD 工作流，以及新的自动化构建和测试工作流工具，验证和确认设计的新功能。此外，还将介绍 PolySpace Platform 集成环境如何支持您更高效地完成C/C++代码的静态分析和动态测试。 |
14:00 |
研发左移：利用 Simulink 模型尽早发现 BUG 并提升软件质量 在本主题中，我们将讨论如何通过建模仿真和形式化分析的方法，在研发早期发现软件bug。基于模型的软件开发方式不仅能够确保开发流程符合ASPICE和ISO 26262等行业标准，还为软件质量保证提供了一套完整的策略。这套策略包括利用基于模型的系统化测试、覆盖度分析、需求建模和形式化验证等工具，提高设计质量、减少潜在错误，从而加速开发过程并保证最终产品的可靠性。 |
14:30 |
电加热系统建模与控制开发仿真 在本主题中，我们将讨论如何利用 MATLAB/Simulink 构建电加热净水系统的仿真模型，并以此为核心快速调节水温控制算法的参数，探索更先进的非线性补偿或控制算法应用可能，主要包括：
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15:00 |
茶歇 |
15:20 |
利用 MATLAB构建基于深度学习的癫痫脑电检测算法与系统 在本主题中，我们将分享如何基于MATLAB多种工具箱，构建癫痫脑电分析与检测一体化智能平台。结合时频变换与新型余弦深度卷积网络，实现高准确率、低功耗的癫痫自动检测算法，开发可视化友好的人机交互界面，协助临床医生快速识别和定位癫痫发作。平台支持常规分析与跨被试检测模式，借助MATLAB高效完成模型训练和量化验证，并在FPGA硬件上加速推理，满足癫痫脑电实时监测需求，有望大幅减轻医生脑电图判读压力，提升癫痫诊治水平。 |
15:50 |
将AI应用于基于模型设计 MATLAB的AI技术与基于模型设计（MBD）强强联合，为复杂系统开发提供了前所未有的智能化解决方案。通过MATLAB强大的机器学习、深度学习工具箱，用户能够快速构建和训练AI模型，并无缝集成到Simulink的系统级仿真中。本次交流会将向大家介绍如何将MATLAB的AI算法应用到Simulink的建模中，实现MATLAB与SImuink的联合仿真。 |
16:30 |
现场互动 |
