matlab等高线

科学软件网专注提供科研软件。截止目前，共代理千余款，软件涵盖各个学科。除了软件，科学软件网还提供课程，包含34款软件，66门课程。热门软件有：spss，stata，gams，sas，minitab，matlab，mathematica，lingo，hydrus，gms，pscad，mplus，tableau，eviews，nvivo，gtap，sequncher，simca等等。
Matlab具体有丰富的产品功能，并为您的应用或行业寻找适合的解决方案。

With MATLAB® and related data analysis products you perform analyses and gain insight into your data in a fraction of the time required with spreadsheets or traditional programming languages such as C, C++, or Visual Basic.
These products combine a powerful numeric engine and programming environment with interactive tools for statistical analysis, image processing, ** processing, and other domains. You can:
Access data from files, spreadsheets, databases, test equipment, data acquisition hardware, other software, or the Web
Explore your data to identify trends, test hypotheses, and estimate uncertainty
Create customized algorithms, visualizations, and models and publish customized reports
Share your analysis tools as MATLAB code or as standalone desktop or Web applications

Neuroscientists use MATLAB® to process and analyze their data, drive their experiments, and simulate models of brain circuits. With MATLAB, you can:
Analyze neural time-series data from electrode ** recordings
Understand structural and functional image data from neuroimaging and microscopy studies
Use machine and deep learning to classify, predict, and cluster using models trained with neuroscience data
Process and generate live data streams, including brain-computer interface (BCI) and behavioral control systems
Create and share interactive neuroscience data stories

在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而*学习低级 GPU 计算库。
*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，*任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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