matlab设置坐标轴范围 matlab 2020b 售后**

**的工程师和科学家们都依赖 MATLAB

为什么使用 MATLAB 实现深度学习？
互操作性
不再有框架基于 MATLAB 还是 Python 的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能，MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的较大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序。
预处理应用程序
快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构，或修改预训练网络以进行迁移学习，在训练之前可视化、检查并修复问题。
多平台部署
可随处部署深度学习模型，包括 CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能，您可以利用 Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA（TensorRT、cuDNN）和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码，创建具有高性能推理速度的可部署模型。

构建数据驱动和基于物理的数字孪生
通过 MATLAB，可以使用来自工业智能机器的数据定义模型。您还可以使用 Simulink 中的多域建模工具创建基于物理模型。数据驱动和基于物理模型都可以使用来自运营资产的数据进行调整，以作为数字孪生。这些数字孪生可用于预测、假设仿真、异常检测、故障隔离等。
自动部署到边缘、资产或云
可以在边缘、资产或云上部署 MATLAB 程序或 Simulink 模型。对于桌面、服务器、本地或云应用程序，可以生成运行时可执行文件、组件或容器。对于嵌入式设备，可以自动生成 C/C++、Verilog/VHDL 或 GPU 代码。探索和测试物联网系统算法应该运行的位置：无论是应该在资产或边缘上运行的时间关键型控制回路，还是应该在本地数据中心或云上运行的大数据分析。
ThingSpeak：基于 MATLAB 的物联网平台
ThingSpeak 是一款易于使用的基于云的物联网平台，适用于原型设计和小规模生产应用程序。使用 MQTT 或 REST API 从您的设备向 ThingSpeak 发送数据。从任何连接到互联网的浏览器查看实时数据的即时可视化视图。使用 ThingSpeak，您可以规划 MATLAB 代码在新数据到达时运行实时分析和可视化。通过创建警报和触发反应来处理您的数据。
启用 MathWorks 咨询服务
无论您的团队刚刚起步，亦或有丰富的 MATLAB 和 Simulink 使用经验，MathWorks 咨询服务都能为您开发定制计划并加速项目开发。我们的目标是通过个性化辅导及完全透明的方法，帮您改进开发流程、挖掘工具潜力、提供工作效率。

Model-Based Design enables medical device engineers to introduce and integrate agile approaches into their existing software development workflows by cleanly separating the design phase from the implementation steps.
Using Model-Based Design, you can:
Model and simulate algorithms and entire systems before implementation
Verify and validate the designs thoroughly at a higher-level abstraction
Prototype design and create proofs-of-concept by automatically generating C or HDL code
Produce customizable reports that can be used as evidence of regulatory compliance
Prove your code is safe under all possible run-time conditions using static analysis

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