正版软件_matlab曲线拟合

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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。

Functions can have optional, named arguments to make them easier to use. Function argument validation eliminates the need to write complex input error checking code. You can use language features that enable your functions to manage and recover from errors.

These tasks and apps then generate the MATLAB code needed to programmatically reproduce the work you did interactively.Use a prebuilt family of functions for identifying and cleaning sensor drift, signal outliers, missing data, and noise.

访问流数据和存档数据
使用 MATLAB 和大数据开发算法。MATLAB 支持众多来源的带时间戳的非结构化数据，包括云存储服务（例如 AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和数据库。通过集成 MATLAB 与 MQTT 等消息代理和 Kafka 等流媒体协议，处理连接资产的实时数据。
您可以使用内置功能轻松执行数据整理和清理，以替换缺失或错误的值、平滑数据，以及对齐使用不同时间戳格式的数据集。
开发分析、控制和优化算法
MATLAB 为物联网应用开发提供成千上万种函数，包括用于预测性维护、信号和图像处理、反馈和监督控制、优化以及机器学习的函数。
通过使用现有函数、对其进行自定义或创建自己的函数，使用 MATLAB 开发算法的速度远快于传统编程语言。同一算法适用于许多常见的物联网场景，包括流媒体或大数据。
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。
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