MATLAB EXPO 2022

中国

6月21日 – 6月24日， 2022 ｜在线会议

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主会场会议资料

拯救地球——加速气候科学研究，推进万物电气化

Tanya Morton, MathWorks

MATLAB and Simulink R2022a版本新特性

Heather Gorr, MathWorks
Michael Carone, MathWorks

基于Simulink和 NVIDIA Jetson 开展机器学习

22:21 视频长度为 22:21

基于Simulink和 NVIDIA Jetson 开展机器学习

雷昊， NVIDIA
袁航，MathWorks 中国

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精选分会场

大数据与人工智能

电气化系统仿真、设计与实现

智能车辆与无人系统

无线通信和芯片

上机实践：低代码AI上机实践：让每个人都可以使用AI

上机实践：MATLAB与Python

上机实践：使用Simscape Electrical进行电气系统建模的最佳实践

上机实践：使用MATLAB进行SerDes设计和信号完整性仿真

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亮点回顾

鼓舞人心的主题演讲

MathWorks技术专家，来自业界学术界的工程师和科学家们将和您分享他们使用MATLAB 和 Simulink 的心得体会。

充满启发的用户故事

从MATLAB和Simulink用户的成功案例中获得启发，领略MATLAB 和 Simulink最新更新在实际应用中绽放的火花。

紧扣热点的专题研讨

由MathWorks技术团队带来的与市场热点话题紧密相关的专题研讨，涵盖深度学习、绿色能源、电气化系统仿真、自动驾驶、无线通信等热门话题。

热烈纷呈的实时问答

在MATLAB 用户大会直播间和MathWorks技术专家以及来自汽车、能源、半导体、工业自动化、金融等行业的工程师、资深产品开发人员以及科学家同仁们线上沟通，互通有无。

MATLAB EXPO体验

2021年近三千名工程师和研究人员注册参加了 MATLAB EXPO 中国用户大会。

主题演讲：拯救地球——加速气候科学研究，推进万物电气化

气候危机近在咫尺，工程师和科学家都致力于贡献自己的力量。工程师快速创新以实现能源生产脱碳，让一切电气化，并设计可持续产品。科学家借助云计算和人工智能的进步加速研究，以告知气候变化并增进理解。教育工作者培养下一代，进一步推动气候科学发展。在本次演讲中，您将了解科学家和工程师如何使用MATLAB^®和Simulink^®解决这一重大挑战——拯救地球，建设一个更洁净的电气化未来！

李靖远，MathWorks中国区行业市场总监。高级工程师, 系统架构师，英国工程技术协会(IET)特许工程师（CEng）。长期从事汽车电子、工业控制、能源等领域的产品开发、项目管理和团队管理工作，在平台开发、架构设计、系统仿真及测试验证等领域有丰富的经验。李靖远毕业于同济大学及慕尼黑工业大学，拥有自动化专业硕士学位。

MATLAB and Simulink R2022a版本新特性

通过本演讲，您将了解MATLAB^®和Simulink^®在R2022a版本中的新功能，这些新功能会有效地支持您的研究、设计和开发工作流程。您将看到用于建模、仿真和共享设计的新功能，以及用于提高生产效率和编写更好的代码及搭建模型的新工具。

赵晨星， MathWorks 中国应用工程经理，主要负责MATLAB在射频，天线及混合信号系统建模仿真方面的应用和推广,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和Agilent。

基于模型的设计在加速空调嵌入式系统开发中的实践

随着国家低碳战略、楼宇对智慧化、产品对于多场景深入。也伴随美的产品的越来越完善。行业对于空调软件开发活动，在效率上、质量上、可迭代性、可验证性提出了更高的要求。然而相对传统嵌入式软件，则规模越来越大，复杂度越来越高，衍生机种定制化需求越来越多样，所带来的测试代价越来越高，人员花费越来越大，质量和花费的平衡越来越难把握。如何提高开发效率，一直是我们的电控部门课题。基于模型的设计(Model-Based Design)在汽车、航天行业应用越来越成熟，那么在家电行业实践是否可行？是否能解决我们开发的痛点，是否能提升产品的质量，我们将利用这个平台共享一下我们实践，也和行业大拿们讨论。

田晓凌，美的楼宇科技先行控制仿真高级主任工程师，空调控制软件专家，在软件开发流程和技术方向上拥有丰富的经验和独特的管理方法。现任美的楼宇科技先行控制仿真高级主任工程师，负责美的楼宇科技空调系统基于模型软件开发的实践。

高精地图在仿真和自动驾驶环境下的应用

随着投入市场的自动驾驶功能级别不断升高，功能复杂度和场景数量的增加导致建模与仿真变得更加关键。而对于复杂的路网和真实场景，易图通丰富的数据资源，如SD/HD地图、实际道路采集数据等，再结合MATLAB^®和RoadRunner，可以帮助用户快速搭建高覆盖、逼真的仿真场景。此外，高精度地图在自动驾驶领域也发挥着重要的作用，如AVP、融合定位等。本次演讲将分享MATLAB、RoadRunner和易图通数据平台的仿真场景搭建、易图通高精度地图产品、应用，以及MATLAB和地图结合的应用案例。

羊铖，易图通科技（北京）有限公司副总裁，深耕于地图行业近20年，对自动驾驶高精地图以及高精融合定位有深刻见解。

框架互操作：MATLAB与TensorFlow/PyTorch

通过与深度学习框架的互操作，例如TensorFlow™和PyTorch，MATLAB^®和Simulink^®用户可以在充分利用MATLAB生态工具链的同时，灵活使用开源社区的资源。例如，实现针对外部模型的工作流，包括以数据为中心的前处理、模型调优、模型压缩、模型集成与自动代码生成等环节。

本演讲将通过实例介绍MATLAB中提供的多种互操作方式和优点：

在MATLAB中导入和导出TensorFlow/PyTorch/ONNX模型
MATLAB 与 TensorFlow/PyTorch 的协同执行

袁航，MathWorks中国应用工程师，专注于数据科学和人工智能应用，曾任职于德国林德液压，从事计算编程、流体仿真和系统建模。硕士毕业于北京航空航天大学机械电子工程专业。

MATLAB深度学习在智能地震反演中的应用

地震反演是石油勘探开发中油气藏勘探、储层预测的重要手段，其目的是由地震资料通过计算分析得到地下介质模型，从而有效做出预测，提高生产工作效率。随着勘探、开发程度的提高，对地震反演的精度要求也越来越高。

地质模型驱动的地震反演对于噪声较为敏感，因此反演结果的分辨率往往较低。本次演讲从数据驱动的角度出发，介绍一种地震频相特征与深度学习相结合的地震反演新方法（频相智能反演）。通过MATLAB^®实现虚拟井的随机模拟、地震子波的提取、高分辨率时频分析、海量的数据标签对创建、深度网络的优选与训练，最终得到高分辨率的波阻抗反演结果。模型和实际应用表明，频相智能反演可以在没有地质模型参与的情况下有效提高波阻抗反演的分辨率和稳定性，益于进一步推广应用。

杨培杰，中国石化胜利油田勘探开发研究院专家，博士，博士后，研究员，研究方向为石油地球物理勘探方法研究与应用，获省部级科技进步二等奖3项，三等奖2项，获胜利油田科技进步奖8项，油气勘探商业发现二等奖1项，发表学术论文40多篇，其中SCI检索5篇，EI检索15篇，授权国家发明专利6项，软件著作权2项。

电力系统中电力电子设备的线性化分析方法

随着新能源，分布式发电，电动汽车等技术的飞速发展，大量电力电子设备在电网中得到了应用。

不同于传统同步机电源，电力电子电源单体容量小，数目多。又由于使用半导体开关器件斩波和高速数字控制器，电力电子电源的谐波含量丰富，响应速度快，容易引起系统的振荡和失稳。

因此如何对包含大量电力电子设备的系统进行快速建模，完成稳定性分析，给出优化方案，是目前亟需解决的问题之一。

本次演讲将展示，如何在MATLAB^®/Simulink^®模型的基础上，叠加使用MATLAB/linearize功能，对含有大规模电力电子设备的系统进行快速且准确的建模。从而方便工程师能够对不同控制算法进行快速的迭代，完成对该系统稳定性的分析和优化，提高工作效率。

黄杏，日立能源（中国）研究院高级研究员。关注电力电子设备在电网中的应用方向的相关工作。毕业于北京交通大学，电气工程专业，博士学位。

MATLAB在智能与仿生流体力学中的应用

流体力学由于其独特的非线性、非定常、多尺度、多变量等特点，相较于其他的经典力学来说，我们对流体的研究和控制一直处于相对落后的阶段。近年来随着人工智能与仿生科技的迅速发展，越来越多的流体力学研究者开始着力于人工智能与仿生科技和流体力学相结合的研究。这类跨学科的研究常常需要多技术联合运用，如何选定合适的开发平台是此类研究的关键之一。本演讲将围绕MATLAB^®在自动化智能拖拽水池的开发与基于暴风海雀水面弹跳的深度强化学习的研究进行讨论。突出MATLAB平台在智能与仿生流体方面研究的优势。

范迪夏，西湖大学助理教授，流体智能与信息化实验室主任,分别于2013年，2016年和2019年获得上海交通大学船舶海洋与工程学院学士，美国麻省理工学院硕士和博士学位。之后他分别以博士后和研究员身份加入麻省海洋基金会，并建立以世界上第一台智能拖拽水池为核心的独立智能水动力学实验室。2021年他作为助理教授加入加拿大皇后大学，2022年全职加入西湖大学建立了流体智能与信息化实验室。他的研究领域集中在人工智能在流体力学中的开发与应用，空海两栖仿生机器人的设计与控制，超材料在空海大变形体中的应用。其丰硕的成果发表在Science Robotics，Proceedings of National Academy of Science，Journal of Fluid Mechanics等学术杂志。

5G全光承载网高速数据链路----从设计到实现

5G全光承载网高速数据链路设计技术复杂，挑战性大，涉及编码、均衡、信道特性提取和分析、系统链路信号完整性分析等丰富内容，需要跨部门团队协作共同完成系统设计目标。

中兴通讯股份有限公司的算法工程师利用 MATLAB^®和Simulink^®的SerDes工具箱及相关信号处理工具箱，有效进行了高速串行收发器算法设计和仿真验证，实现了SerDes系统均衡器设计，从Simulink模型快速生成IBIS-AMI模型，提交给硬件设计工程师。

硬件设计工程师将IBIS-AMI模型导入到MATLAB 的Signal Integrity Toolbox™，添加带串扰的实测信道S参数进行信号完整性分析，验证SerDes收发器性能。

中兴通讯股份有限公司的工程师利用MATLAB和Simulink提供的系列工具箱快速完成了5G全光承载网高速数据通信链路设计和实现，助力全光网通信设备快速上市，提升了产品竞争力。

黄健，中兴通讯股份有限公司有线研究院SI\PI仿真专家,

2002年获得南京航空航天大学硕士学位，通信工程方向。2002年加入中兴通讯股份有限公司从事数通和分组交换产品研发工作至今。现为有线研究院硬件分中心高速设计专家组成员，专注于SI/PI仿真领域方向。期间以第一作者申请发明专利两项

拯救地球——加速气候科学研究，推进万物电气化

气候危机近在咫尺，工程师和科学家都致力于贡献自己的力量。工程师快速创新以实现能源生产脱碳，让一切电气化，并设计可持续产品。科学家借助云计算和人工智能的进步加速研究，以告知气候变化并增进理解。教育工作者培养下一代，进一步推动气候科学发展。在本次演讲中，您将了解科学家和工程师如何使用MATLAB和Simulink解决这一重大挑战——拯救地球，建设一个更洁净的电气化未来！

Tanya Morton博士是MathWorks (MATLAB和Simulink的制造商) 全球客户成功工程总监。她在创新、工程和科学的前沿工作超过26年，期间在MathWorks面向客户的工作岗位工作了17年，并在一家技术初创公司担任了4年的领导者。她热衷于可持续发展，并支持MathWorks客户理解和应对气候变化。她拥有牛津大学数学硕士学位和范德比尔特大学数学和计算机科学博士学位。

MATLAB and Simulink R2022a版本新特性

了解MATLAB^®和Simulink^®的新功能，以支持您的研究、设计和开发工作流程。本讲座重点介绍提高生产力的新工具，如MATLAB中用于自动执行任务和计算而无需编写代码的交互式应用程序和Live Editor任务，以及Simulink中用于并行运行仿真的新功能。您还将看到涉及其他工具、语言和技术的工作流程的新功能，包括在MATLAB中使用Python^®，以及将Simulink中的内容导出为独立功能样机单元（FMU）。此外，还将展示共享MATLAB代码和Simulink模型的新功能，包括将MATLAB功能发布为基于Docker容器的微服务，以及从Simulink模型生成可配置的MATLAB UI。

Heather Gorr是MATLAB的高级产品市场经理，负责数据科学、AI、部署以及MATLAB和Python高阶编程方面的技术市场内容。自2013年以来，她一直在数学、数据科学、深度学习和应用部署领域支持MATLAB用户。在加入MathWorks之前，她是一名研究人员，专注使用机器学习预测流体浓度。Heather拥有匹兹堡大学的材料科学工程博士学位，以及宾夕法尼亚州立大学的物理学硕士和学士学位。她还是一名音乐家，也是伯克利在线音乐学院的学生，攻读高级音乐制作。

Michael Carone是MathWorks公司Simulink的首席产品市场经理，专注于将基于模型的设计带到云端的方法。他的背景是机械工程和工程设计方法学。他曾担任行业市场分析师和Stateflow产品市场经理。Miachael拥有乔治亚理工学院的机械工程专业理学硕士学位和利哈伊大学的机械工程专业理学学士学位。