Приглашаем вас принять участие в бесплатном вебинаре на тему: "Распределенная энергетика: быстрое прототипирование алгоритмов управления системы накопления энергии (СНЭ) на машинах реального времени РИТМ"
Система накопления энергии (СНЭ) – ключевой элемент интеллектуальных энергосистем. Алгоритмы управления СНЭ требуют тщательной отладки и тестирования, прежде чем можно будет гарантировать их надежную и безопасную работу во время эксплуатации. Полунатурное моделирование объектов распределенной генерации на КПМ РИТМ позволяет выявить ошибки на ранней стадии разработки.
В современном мире разработчикам релейной защиты и автоматики электроэнергетических систем все чаще требуются средства для ускорения и оптимизации процессов разработки и тестирования своих устройств. Возникают вопросы необходимости быстрого прототипирования алгоритмов работы устройств и их отладки, а также оперативного испытания уже готовых изделий перед прохождением сертификаций в соответствующих организациях.
Мы предлагаем ознакомиться с нашими материалами на эту тематику и узнать о прогрессивном подходе с предложенными решениями реализации.
ЦИТМ Экспонента приглашает вас обсудить проекты по внедрению искусственного интеллекта, побороться за награду в разных весовых категориях и узнать о векторе нашей индустрии. Расскажите о своей идее внедрения ИИ в промышленный процесс или продукт. Будет много категорий призов, много общения с единомышленниками и общая встреча для подведения итогов.
Принять участие могут любые научные, инновационные, производственные группы и коллективы, а также любые физические лица без ограничений по возрасту и количеству человек в команде.
В ходе конференции были представлены десятки докладов от инженеров-практиков модельно-ориентированного проектирования, показаны примеры решений практических задач, а также обзоры новейших технологий в разных инженерных областях.
Приглашаем на вебинар, где расскажем, как быстро и эффективно перейти от виртуальной симуляции в Simulink к тестированию ваших алгоритмов управления и моделей объектов управления в реальном времени.
Использование глубокого обучения и обработки изображений для реставрации и сохранения произведений искусства.
Когда в 2005 году Карола-Бибиана Шёнлиб начала защищать докторскую диссертацию по математике, одним из ее первых проектов была помощь в реставрации средневековой фрески в Вене. Когда-то скрытые стенами старой квартиры, остатки росписи были испорчены белыми пятнами – следствие демонтажа стен за несколько лет до этого. Вместо краски, растворителей или смолы Шёнлиб использовала алгоритмы реставрации. «Были специалисты из Венского университета, которые начали физическую реставрацию», – говорит Шёнлиб. «Затем мы перешли к цифровой реставрации».
Мы будем проводить вебинар, посвященный организации моделирования крупных систем. В качестве примера большой системы можно привести комплексные системы управления (КСУ), боевые информационно-управляющие системы (БИУС), да и любые другие сложные математические модели, описывающие динамику крупной системы. Очевидно, что симуляции таких моделей занимают существенное вычислительное время. Ввиду специфики системного моделирования (модель является одним большим ОДУ) классические способы распределенных вычислений не являются применимыми. Поэтому была придумана технология распределенных симуляций High Level Architecture (IEEE Std 1516), про которую мы и хотим рассказать.
Мы запланировали вебинар, посвящённый реализации глубоких нейросетей на ПЛИС и СнК. Над задачей реализации глубоких сетей на встраиваемых системах бьются многие инженеры: объёмы вычислений велики, а ресурсы вычислителей ограничены. Мы расскажем о рабочем процессе развёртывания алгоритмов глубокого обучения, компьютерного зрения и обработки сигналов на ПЛИС из среды MATLAB, и продемонстрируем результат на платформе Xilinx Zynq UltraScale+.
В рамках вебинара мы также поговорим об общих вопросах создания, импорта и анализа нейросетей в MATLAB, автоматической генерации HDL-кода и аппаратных оптимизациях.
Мы решили провести вебинар, посвященный доказательству надежности встраиваемого софта с помощью инструментов LDRA. Мы не будем говорить о специфичных для отраслевых стандартов приемах и требованиях, а поговорим о базовых принципах разработки:
Юнит-тесты и покрытие кода
Статический анализ
Динамический анализ
Связь кода, тестов и требований
Таким образом, неважно для чего вы пишете код — самолеты, автомобили, банкоматы или автоматы по продаже билетов, эти принципы едины и этот вебинар окажется полезным для вас.
Все что вам надо для участия — пройти регистрацию у нас на сайте
Предистория. В условиях самоизоляции мы решили попробовать провести онлайн тренинг по анализу данных и машинному обучению в MATLAB, состоящий из 3х последовательных стримов с периодичностью раз в неделю. Более 1200 регистраций и много положительных отзывов. Однако, взаимодействие преподаватель-слушатель стало затруднительным в привычном виде, потому эту часть мы вывели в оффлайн.
Подумав малость, мы решили провести еще 4 таких обучения по другим популярным тематикам:
