正版软件_购买matlab软件及软件版本

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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

图像处理和计算机视觉应用程序
直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：
3D图像处理工作流程
对象检测、跟踪和识别
图像分割和配准
点云处理
立体视觉
与开源集成
直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的代码，创建 MATLAB 支持的响应式，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。
性能
使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而*重新编写算法。
在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
部署
借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。
MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。

**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。
Live Editor
使用 Live Editor 改变您在 MATLAB 中的工作方式（在 R2016a 中引入）。
查看结果以及代码
添加方程式、图像、**链接以及格式化文本
使用交互式文档展示、分享和协作


App Designer
使用 App Designer，用增强的设计环境和经过扩充的 UI 组件集开发 MATLAB 应用（在 R2016a 中引入）。


获取数据？
在 MATLAB 中使用它变得更*


MATLAB Online
通过 Web 浏览器访问 MATLAB
教学及便捷访问的理想选择
大多数许可证均可使用


图形
体验新的 MATLAB 图形系统（在 R2014b 中引入）。
新默认值更加*解释绘图
新图表类型（直方图、较坐标图、函数绘图、
用日期时间和分类数据绘图
其他自定义选项


性能
使用重新设计的 MATLAB 执行引擎，更快地运行您的程序（在 R2015b 中引入）。


隐式扩展
元素级运算符和函数可隐式地将它们的输入扩展为相同大小


在脚本中定义函数
在脚本中定义本地函数，改进代码重用性和可读性

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。
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