MATLAB

• Projekte: Verwenden Sie Projekte in MATLAB und Simulink, um Ihre Arbeit zu organisieren, zu verwalten und an andere Personen weiterzugeben.
• Unterstützung für Parquet-Dateien: Lesen und schreiben Sie einzelne Parquet-Dateien oder große Mengen solcher Dateien.
• C++-Schnittstelle: Rufen Sie C++-Bibliotheksfunktionen von MATLAB aus auf.

MATLAB Parallel Server (früher MATLAB Distributed Computing Server)

• Aktualisiertes Lizenzmodell: Unterstützung für uneingeschränkte Skalierung pro Benutzer

Text Analytics Toolbox

• Edit-Distanz: Finden Sie Ähnlichkeiten zwischen Strings und Dokumenten mithilfe der Levensthein-Distanz und anderer Distanzmessungen.

Predictive Maintenance Toolbox

• Diagnostic Feature Designer: Extrahieren und visualisieren Sie interaktiv Merkmale aus gemessenen oder simulierten Daten und weisen Sie ihnen Ränge zu, um Diagnosen und Prognosen für Maschinen zu erhalten.

Statistics and Machine Learning Toolbox

• Machine-Learning-Apps: Trainieren Sie naive Bayes-Modelle in Classification Learner und exportieren Sie Visualisierungen in Abbildungen in Classification Learner und Regression Learner.
• Machine-Learning-Algorithmen: Führen Sie ein dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN), Hyperparameter-Optimierungen für Multiclass-Klassifikationen mit Kernels sowie schnellere Trainings von Gradient Boosted Trees (ähnlich XGBoost) durch.

Reinforcement Learning Toolbox

• Ein neues Produkt für Entwurf und Training von Richtlinien mithilfe von Reinforcement Learning

Deep Learning Toolbox

• 3D-Volumendaten: Trainieren Sie Deep-Learning-Netze anhand von 3D-Bilddaten.
• Deep Network Designer: Erstellen Sie Netze für Computer-Vision-, Signal- und Textanwendungen und generieren Sie MATLAB-Code aus der App.
• Rekurrente Netze: Kombinieren Sie LSTM- und Faltungsebenen zur Videoklassifikation und Gestenerkennung.
• ONNX-Unterstützung: Verwenden Sie ONNX mit LSTM-Netzen und Modellen der Computer Vision System Toolbox

Simulink

• Schedule Editor: Planen Sie die Ausführung Ihrer Modellkomponenten explizit.
• Simulink Onramp: Erlernen Sie in einem interaktiven Tutorial die Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Simulink-Modellen.
• Signal Editor: Erstellen Sie Signale per Maus oder Touch und fügen Sie sie ein. Hierfür stehen grafische Benutzeroberflächen zur Verfügung.
• Externer Modus: Verwenden Sie Dashboard-Blöcke und Simulation Data Inspector, um Modelle interaktiv auf Arduino und Raspberry Pi auszuführen.

System Composer

• Ein neues Produkt für Entwurf und Analyse von System- und Softwarearchitekturen

Stateflow

• Stateflow-Diagramme in MATLAB: Programmieren und debuggen Sie eigenständige Zustandsautomaten als MATLAB-Objekte und führen Sie sie aus. Hierfür stehen grafische Benutzeroberflächen zur Verfügung.

SoC Blockset

• Ein neues Produkt für Entwurf, Bewertung und Implementierung von SoC-Hardware- und -Softwarearchitekturen

Polyspace-Produktfamilie

• Neue Serverprodukte für die Ausführung statischer Polyspace-Analysen auf Servercomputern
• Neue Webbrowser-basierte Produkte zur Überprüfung von Fehlererkennungs- und Codebeweisergebnissen

Simulink Requirements

• Roundtrip-Workflow mit Anforderungstools: Importieren Sie Anforderungen aus Anforderungstools von Drittanbietern, ändern Sie sie und exportieren Sie sie über ReqIF zurück.

Simulink Test

• Zeitliche Bewertungen für die Anforderungsverifikation: Übersetzen Sie Anforderungen in Textform in ausführbare Bewertungen mit präziser Semantik.
• Beobachterblöcke: Erfassen Sie Signale, ohne das Modell oder die Schnittstelle zu stören.