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科学软件网是一个以引进国外科研软件，提供*软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际**软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
MATLAB 助力量化金融和风险管理
使用 MATLAB 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。
只需用几行 MATLAB® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。
良好机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。
MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。
分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
IT 团队可以将用MATLAB开发的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。
MATLAB 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。
MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。

MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。

MATLAB® and Simulink® products for Model-Based Design and technical computing are the industry-standard tools for designing, implementing, and testing air, space, naval, and land systems. Aerospace and defense companies worldwide rely on these products in major programs, such as the F-35 Joint Strike Fighter and Mars Exploration Rover, as well as for unmanned aerial vehicles and advanced wireless systems, such as software defined radio (SDR).
Model-Based Design with MATLAB and Simulink is a modular development approach that enables engineering teams to move from internal research and development (IRAD) to design and implementation in a single environment. Companies are using this approach to:
Mitigate program risk by sharing system specifications, analysis, and test data
Reduce costly rework through early simulation of design
Promote reuse by interfacing with existing tools, simulations, and legacy software
Leverage new technologies by moving directly from IRAD to production
Research emerging technologies such as cyber-physical systems

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。
19年来，公司始终秉承专业、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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