•  
    Ближайшие события

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • Вебинары RSS

    На этой странице представлены будущие и прошедшие вебинары. Каждый вебинар готовится и проводится квалифицированным специалистом команды MathWorks и содержит практическую информацию о работе с различным инструментами. Все вебинары проводятся опытными инженерами MathWorks. После вебинара у вас будет возможность задать вопросы и сразу получить квалифицированные ответы. Для участия в любом вебинаре необходима регистрация. 

    Технические требования для участия в вебинаре.

    Также на этой странице размещены записи вебинаров департамента MathWorks. Для просмотра вебинаров требуется один раз зарегистрироваться.

    В первую очередь рекомендуем ознакомиться с вебинарами:

    1. Введение в MATLAB

    2. Введение в моделирование Simulink


    Прошедшие вебинары

    Для каждого вебинара в течение нескольких дней появляется видеозапись, которая доступна для просмотра.

    Сортировать:
    • Проектирование радиолокационных систем в MATLAB и Simulink

      На данном вебинаре будут рассмотрены рассмотрены возможности MATLAB и Simulink для полномасштабного моделирования радиолокационных систем, где могут объединить свои знания как системные инженеры, так и разработчики цифровой аппаратуры, и специалисты по СВЧ оборудованию.
    • Инструменты LDRA для верификации программного обеспечения

      Разработка программного обеспечения повышенной надежности является сложной задачей. В дополнение к этому, перед разработчиками часто стоит задача разработки программного обеспечения, удовлетворяющего требованиям промышленных стандартов. На этом вебинаре вы узнаете, каким образом инструменты LDRA помогают разработчикам осуществлять верификацию программного обеспечения в соответствии с требованиями стандартов.

    • Анализ данных технических систем с MATLAB

      На данном вебинаре вы узнаете, как использовать  инструменты MATLAB  для выявления закономерностей, решения задач классификации и построения прогнозных моделей по набору исходных данных. На реальных примерах  технических систем из области энергетики и промышленного производства мы рассмотрим  методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения. Вы поймете, как быстро изучить данные, обучить различные модели, произвести оценку качества алгоритмов, сравнить полученные результаты и применить лучшие подходы для решения задач.

    • Запуск моделей Simulink на комплексах реального времени

      В ходе вебинара будут рассмотрены практические примеры запуска моделей Simulink на машинах реального времени для достижения различных целей:

      - Быстрое прототипирование концепций систем управления

      - Программно-аппаратная симуляция технических систем

      - Автоматизация тестирования и сьема данных

    • Предсказательное моделирование с MATLAB

      В этом вебинаре мы рассмотрим техники предсказания поведения временных рядов на основе параметрического и непараметрического моделирования, а также моделирования временных рядов эконометрическими методами.
    • Моделирование термодинамических систем в Simulink

      В данном вебинаре будут рассмотрены возможности MATLAB и Simulink для моделирования термодинамических систем при помощи библиотеки Thermolib
    • Проектирование систем со смешанными сигналами в MATLAB и Simulink

      Разработка систем, содержащих цифровые, аналоговые и смешанные компоненты - непростая задача, так как все эти компоненты должны проектироваться и запускаться на симуляцию совместно в рамках общей системной модели. В данном вебинаре будет рассмотрено применение Simulink, как мульти-доменной среды моделирования, симуляции и верификации.
    • Моделирование механических систем в SimMechanics

      Основные вопросы вебинара:

      • Создание моделей механических систем и импорт из CAD систем
      • Связь механического домена с другими физическими доменами
      • Синтез систем управления для полученных систем
      • Оптимизация геометрии механических компонентов
    • Машинное обучение в MATLAB

      Машинное обучение применяется во многих областях науки и техники. Среди них - медицинская диагностика, распознавание речи и рукописного текста, автоматизированные торговые системы, рекомендации к просмотру видео, методы принятия важных бизнес-решений.
      В ходе вебинара мы расскажем об основах машинного обучения с использованием MATLAB. На двух примерах мы рассмотрим типичные рабочие процессы для обучения с учителем (классификация) и обучения без учителя (кластеризации).
    • Исследование проектных решений при помощи оптимизаций HDL Coder

      В этом вебинаре вы узнаете, как использовать HDL Coder для исследования вариантов проектных решений и поиска наилучшего варианта, удовлетворяющего требованиям по скорости и площади.

    41 – 50 из 136