2017b(R2017b)」を発表した。ディープラーニングの新機能が追加され、簡単にモデルの設計、学習、配布ができるようになった。2017b(R2017b)」を発表した。MATLAB/Simulinkの新機能に加え、6つの新製品とアップデート/バグフィックス済みの86製品が含まれている。R2017bでは、ディープラーニングの新機能が追加され、モデルの設計・学習・配布が容易になった。Toolboxに有向非循環グラフ(DAG)、長期短期記憶(LSTM)ネットワークなどの複雑なアーキテクチャのサポートを追加。GoogLeNetなど、一般的な事前学習済みモデルへアクセス可能になった。Toolboxのアプリケーションにより、対話型で簡単にイメージシーケンス内にあるグラウンドトゥルースデータの画像にラベルを付けることができる。オブジェクト検出のワークフローや、ディープラーニングを用いて画像内のピクセル領域を分類し、結果を評価/可視化するセマンティックセグメンテーションもサポートした。GPU用CUDAコードに変換する。同社内の比較分析では、ディープラーニングインタフェース用に生成されるコードの性能は、配布モデルでTensorFlowの7倍、Caffe2の4.5倍だった。Zooなど)が含まれる。2017aで導入された機能と合わせて、転移学習に使用可能だ。ディープラーニング以外では、MATLABによるデータ解析機能を更新。Simulinkでは、スケジューリング効果のモデル化やソフトウェア環境のための組み込み可能なコンポーネントの実装に加え、検証/妥当性確認機能をアップデートした。プロセス改善手法の1つであるモデルベース開発の概念や特徴について解説モデルベース開発って、どう教えればいいの?全社のモデルベース開発におけるライセンス管理やデータマネジメント、そして教育を目的とした基盤強化チームに選ばれた京子。最大の課題と感じていた、モデルベース開発を知ってもらうための教育カリキュラム作りに取り組むことになった。MATLABがIoTとITシステムの“共通言語”に、無償のオープンデータ基盤も用意MathWorksは、モデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2016b」などで強化したビッグデータ処理機能について説明。「MATLABという共通言語によって、IoTとなる組み込み機器と、バックエンドインフラのITシステムのワークフローを統合できる」(同社)という。Japanは、モデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2017a」を発表した。Toolbox」を追加した。同梱したさまざまな画像認識アルゴリズムで開発を支援する。2016b」が提供開始された。メモリに収まりきらないような大規模データの処理について操作性が向上した他、新ツールやSimulinkの機能追加などが行われている。1Dシミュレーションで実現する車載システム開発のフロントローディング自動運転技術をはじめ自動車の進化は加速している。その進化を実現するには、詳細設計における個別最適だけでなく、車載システム全体の最適を図る必要がある。その手法として注目を集めているのが、開発プロセス上流で行う「1Dシミュレーション」だ。SNSFacebookXITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。