研究机构使用MATLAB®和仿真软万博1manbetx件®运用深度学习、预测建模和统计分析技术。您和您的团队可以共享一组公共产品，以交换工作和想法。s manbetx 845您还可以添加特定于学科的工具箱、应用程序和附加产品，并将它们部署在特定领域，同时对整个团队进行MATLAB和Simulink的功能s manbetx 845培训。万博1manbetx这些产品使您s manbetx 845能够加快跨科学部门的项目。
使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 为健康分析创建分类和预测模型
- 自动化图像分析任务，如面部识别
- 使用广泛的统计能力来确定研究中的显著性
- 建模和模拟物理现象，并为系统开发实现
- 与解决过类似问题的开发人员社区接触
- 从单个仪器、卡、传感器或物联网方法获取实时数据
“对于我们的团队来说，MATLAB的主要优势包括能够快速原型化我们的算法，使用强大的可视化工具调试它们，然后轻松地与视觉研究社区的其他人共享代码。”
迈克尔·鲁宾斯坦，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室
使用MATLAB和Simulink万博1manbetx为政府研究机构
深度学习与图像处理
只需几行MATLAB代码，您就可以构建深度学习模型，使用测量数据识别对象并预测异常情况。图像处理工具箱™应用程序允许您自动处理常见的过程，如分割图像数据和批处理大型图像数据集。您可以在图像处理应用程序中使用MATLAB，例如设备的热成像、用于健康分析的生物医学分类和制造质量检测。通过MATLAB中的深度学习，您可以直接从图像、视频或信号数据中学习特征表示。
GPU计算
MATLAB使您能够使用NVIDIA®gpu可以加速人工智能、深度学习和其他计算密集型分析，而不必成为CUDA®程序员。使用MATLAB和并行计算工具箱™，您可以:
- 使用NVIDIA gpu直接从MATLAB内置超过500个功能。
- 使用MATLAB worker和MATLAB Parallel Server™访问桌面、计算集群和云中多个gpu。
- 直接从MATLAB生成CUDA代码，使用GPU Coder™部署到数据中心、云和嵌入式设备。
- 使用GPU Coder从MATLAB生成NVIDIA TensorRT™代码，用于低延迟和高通量推断。
- 将MATLAB AI应用程序部署到支持nvidia的数据中心，使用MATLAB Production Server™与企业系统集成。
将数据分析模型部署并集成到企业应用程序中
虽然MATLAB为开发高级数据分析和机器学习算法提供了一个环境，但这些模型和系统通常必须部署到现实世界中。从。提取有意义的信息时尤其如此大数据。MATLAB算法的部署有许多不同的选项，包括生成可移植的C/ c++代码、编译的可执行文件、基于web的应用程序，甚至集成到移动应用程序。
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