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Semiconductor engineering teams use MATLAB® and Simulink® products when designing analog, digital, and mixed-** devices in order to create a more efficient design workflow and improved verification process. MATLAB and Simulink products allow semiconductor engineers to:
Design digital systems rapidly
Develop behavioral analog/mixed-** models
Verify IC designs efficiently
Prototype digital and mixed-** ASICs and FPGAs

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是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面**。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程工程师使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据，实施控制策略，并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿工程师：
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上，工程师根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是，传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反，您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动监控控制回路的性能，远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度，以及检测管道泄漏的位置和数量。

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