正规代理_matlab 2020a_matlab数值积分

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使用 MATLAB 开发、扩展和部署深度学习模型
MATLAB 可让一个用户实施端到端的工作流程，使用 Deep Learning Toolbox™ 开发和训练深度学习模型。然后，可以通过 Parallel Computing Toolbox 和 MATLAB Parallel Server 使用云和集群资源扩展训练，随后使用 GPU Coder 部署到数据中心或嵌入式设备。
使用 GPU 开发深度学习和其他计算密集型分析
MATLAB 是端到端工作流程平台，适用于 AI 和深度学习开发。MATLAB 提供工具和应用程序，用于导入训练数据集、可视化和调试、利用GPU对CNN进行扩展训练和实现部署。
使用一行代码即可扩展到台式机、云和群集上的其他计算资源和 GPU 资源。

Matlab计算生物学介绍
Computational biologists use MathWorks products to understand and predict biological behavior using data analysis and mathematical modeling.
MathWorks products provide a single, integrated environment to support pharmacokinetics (PK), bioinformatics, systems biology, bioimage processing, and biostatistics.
You can use MathWorks computational biology products to:
Import, analyze, and model data, and share results
Automate workflow elements
Customize algorithms and tools critical to developing innovative methods for working with unexplored research areas
Leverage proven, commercially supported algorithms and tools

Accelerate Analysis with High Performance Computing
MathWorks continues to accelerate large computations for big data problems by supporting the latest multithreaded hardware architectures. Using Parallel Computing Toolbox™, MATLAB Parallel Server™, and or MATLAB Production Server™, computer scientists and data analysts are getting answers faster than ever before by utilizing the high-performance computing power of multicore processors, GPUs, and compute farms.
Deploy and Integrate Data Analytics Models into Enterprise Applications
While MATLAB offers an environment for developing advanced data analysis and machine learning algorithms, these models and systems often must be deployed into the real world. MathWorks provides many different options for the deployment of MATLAB algorithms including generation of portable C/C++ code, compiled executables, web-based applications, or even integration to mobile apps.

访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。
科学软件网主要提供以下科学软件服务：
1、软件培训服务：与国内大学合作，聘请业内人士定期组织软件培训，截止目前，已成功举办软件培训四十多期，累计学员2000余人，不仅让学员掌握了软件使用技巧，加深了软件在本职工作中的应用深度，而且也为同行业人士搭建起了沟通的桥梁；
2、软件服务：提供软件试用版、演示版、教程、手册和参考资料的服务；
3、解决方案咨询服务：科学软件网可向用户有偿提供经济统计、系统优化、决策分析、生物制药等方面的解决方案咨询服务；
4、软件升级及技术支持服务：科学软件网可向用户提供软件的本地化技术支持服务，包括软件更新升级、软件故障排除、安装调试、培训等;
5、行业研讨服务：科学软件网会针对不同行业，邀请国内外以及软件厂商技术人员，不定期在国内举办大型研讨会，时刻关注前沿技术，为国内行业技术发展提供导向。