诚信代理_matlab 2020b_matlab入门教程

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从 MATLAB 生成代码
从 MATLAB 生成 C、C++、CUDA 和 HDL 代码，只需三个迭代步骤。从任意位置运行和部署代码，台式机、移动设备或嵌入式系统均可。MATLAB Coder 可以随着设计的推进自动生成新代码，无需手工编码。这样可以加速并实现更多的设计迭代。
您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库，集成到桌面或云端中脱离 MATLAB 环境运行的应用程序。您还可以将生成的代码打包成 MEX 函数并直接在 MATLAB 中使用。
从 Simulink 生成代码
使用 Embedded Coder®，将您的模型转换为高质量源代码和可执行文件，从而实现原型设计和生产。既可使用默认 C 和 C++ 设置，也可使用 SIMD 指令、数据存储类及内存区段代码放置进行优化以实现更高性能。生成 ANSI/ISO C/C++、MISRA-C 或 AUTOSAR 源代码，插入运行时系统。或者，生成完整的交钥匙可执行文件，自动下载并在您的自定义硬件设备上运行。
使用双向可追踪链接，检查模型的生成代码，或使用代码、数据、函数接口和代码指标，生成报告。

MATLAB GPU 计算支持可适用
于运行NVIDIA CUDA 的GPU
在支持 NVIDIA CUDA 的GPU 上执行 MATLAB 计算
无需成为 CUDA® 程序员，MATLAB® 即可让您能够使用 NVIDIA® GPU 来加速 AI、深度学习和其他计算密集型分析。使用 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox™，您可以：
直接在 MATLAB 中调用 NVIDIA GPU，有 500 多个内置函数可供使用。
使用 MATLAB worker 和 MATLAB Parallel Server™ 访问台式机、计算集群和云上的多GPU。
使用 GPU Coder™ 直接从 MATLAB 生成 CUDA 代码，以便部署到数据中心、云和嵌入式设备。
使用 GPU Coder 从 MATLAB 生成 NVIDIA TensorRT™ 代码，实现低延迟和高吞吐量的推理。
将 MATLAB AI 应用程序部署到配备 NVIDIA GPU的数据中心，与使用 MATLAB Production Server™ 的企业系统集成。

AI in Automotive Engineering
Use MATLAB to access and preprocess fleet and vehicle data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems. With MATLAB you can access data stored in files, databases, and the cloud. It helps in exploring modeling approaches using machine learning and deep learning apps and to accelerate algorithms with parallel processing on CPUs, NVIDIA® GPUs, the cloud, and datacenter resources. Automatic conversion of machine learning models to C/C++ code and deep learning models to CUDA® code helps in deployment of trained models or networks to production IT systems, without recoding into another language.
MathWorks is an AUTOSAR Premium Member and actively participates in the development of the standard with focus on the complete application of Model-Based Design with an AUTOSAR development process. Use Simulink and AUTOSAR Blockset™ to design and simulate Classic and Adaptive AUTOSAR systems. Then use Embedded Coder® to generate AUTOSAR code in C for Classic or C++ for Adaptive. Composition authoring with System Composer, as well as, round-trip ARXML-based integrations are supported.

Accelerate Analysis with High Performance Computing
MathWorks continues to accelerate large computations for big data problems by supporting the latest multithreaded hardware architectures. Using Parallel Computing Toolbox™, MATLAB Parallel Server™, and or MATLAB Production Server™, computer scientists and data analysts are getting answers faster than ever before by utilizing the high-performance computing power of multicore processors, GPUs, and compute farms.
Deploy and Integrate Data Analytics Models into Enterprise Applications
While MATLAB offers an environment for developing advanced data analysis and machine learning algorithms, these models and systems often must be deployed into the real world. MathWorks provides many different options for the deployment of MATLAB algorithms including generation of portable C/C++ code, compiled executables, web-based applications, or even integration to mobile apps.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
http://www.kxrjsoft.com.cn