诚信代理_matlab 2021a_matlab介绍

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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。

支持的标准
使用 Embedded Coder 生成符合流行软件和安全标准（如 AUTOSAR 和 MISRA C）的代码。MathWorks 提供认证和认证套件，以确保在开发系统和质量工具时符合以下标准的要求：ISO 26262、IEC 61508 、EN 50128、IEC 62304、DO-178、DO-254，以及针对汽车、、铁路和航空航天嵌入式系统的其他行业标准。
硬件支持
无论您的应用程序做何操作 - 信号处理、计算机视觉、图像处理或控制系统，都可以快速生成代码并为您的硬件编译代码。
在嵌入式平台（如 Raspberry Pi™ 或 Arduino®）上生成代码，并进行原型设计。在移动平台上，将生成的代码集成到自己的应用程序中，并在 iPhones、iPads 或 Android™  设备上运行，包括访问视频摄像头、麦克风和加速计等机载传感器。将嵌入式系统部署到功能强大的微处理器。
此外，MathWorks 和 Connections 合作伙伴还为以下流行的硬件提供内置的交钥匙集成服务：
Arduino 支持
ARM 支持
TI C2000 支持
探索板支持
PLC 支持
NVIDIA 支持

分析依赖性以及文件更改的影响
可以运行依赖性分析以分析项目的结构并发现所需文件。通过影响视图可以直观地了解更改各个文件的影响。可以使用影响视图识别并解决问题（如缺少文件、文件不在项目中、未保存更改以及派生文件过时）。
与配置管理系统集成
项目使您可以直接从项目环境执行诸如更新、提交、合并更改、查看历史记录以及管理冲突等操作。
项目与两个配置管理系统（Git 和 Subversion (SVN)）集成。Simulink 项目还可以通过即装即用的适配器与第三方工具（如 Perforce P4SL、TFS 和 Polarion）集成。
组件化项目开发和测试
MATLAB 允许从父项目引用其他项目，从而支持大规模项目组件化。将大型项目组织成组件有助于组件的代码重用、模块化和基于团队的开发、测试与立发布。
项目可以采用分层方法引用多个其他项目。
从父项目可以：
访问所有引用项目的项目路径、点快捷方式和配置
管理信息。
查看、编辑和运行属于引用项目的文件。
使用检查点检测引用项目中的更改。
跨 MATLAB 和 Simulink 版本维护项目
升级工具会将 Simulink 模型升级到新版本并对您的 MATLAB 代码提出建议。升级项目工具会在可以时自动将修复应用于 Simulink 模型。该工具还会评估 MATLAB 代码并生成报告。

投资管理
为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
使用预置的工具，通过均值-方差、平均离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。
运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）来衡量投资业绩。
风险管理
在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。
针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试 （DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III） 和 欧盟偿付能力II（Solvency II） 这些要求来构建风险管理体系或压力测试架构。
使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。
算法交易
使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更*的机器学习算法来制定交易策略。
使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。
科学软件网主要提供以下科学软件服务：
1、软件培训服务：与国内大学合作，聘请业内人士定期组织软件培训，截止目前，已成功举办软件培训四十多期，累计学员2000余人，不仅让学员掌握了软件使用技巧，加深了软件在本职工作中的应用深度，而且也为**业人士搭建起了沟通的桥梁；
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3、解决方案咨询服务：科学软件网可向用户有偿提供经济统计、系统优化、决策分析、生物制药等方面的解决方案咨询服务；
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