matlab怎么使用_本地化服务

科学软件网提供软件和培训服务已有19年，拥有丰富的经验，提供软件产品上千款，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。同时还有的服务，现场培训+课程，以及本地化服务。
Organize and Explore Data
Organize your data with datatypes designed for tabular, time-series, categorical, and text data. Use the MATLAB language to write programs based on thousands of algorithms from a wide variety of domains.

构建数据驱动和基于物理的数字孪生
通过 MATLAB，可以使用来自工业智能机器的数据定义模型。您还可以使用 Simulink 中的多域建模工具创建基于物理模型。数据驱动和基于物理模型都可以使用来自运营资产的数据进行调整，以作为数字孪生。这些数字孪生可用于预测、假设仿真、异常检测、故障隔离等。
自动部署到边缘、资产或云
可以在边缘、资产或云上部署 MATLAB 程序或 Simulink 模型。对于桌面、服务器、本地或云应用程序，可以生成运行时可执行文件、组件或容器。对于嵌入式设备，可以自动生成 C/C++、Verilog/VHDL 或 GPU 代码。探索和测试物联网系统算法应该运行的位置：无论是应该在资产或边缘上运行的时间关键型控制回路，还是应该在本地数据中心或云上运行的大数据分析。
ThingSpeak：基于 MATLAB 的物联网平台
ThingSpeak 是一款易于使用的基于云的物联网平台，适用于原型设计和小规模生产应用程序。使用 MQTT 或 REST API 从您的设备向 ThingSpeak 发送数据。从任何连接到互联网的浏览器查看实时数据的即时可视化视图。使用 ThingSpeak，您可以规划 MATLAB 代码在新数据到达时运行实时分析和可视化。通过创建警报和触发反应来处理您的数据。
启用 MathWorks 咨询服务
无论您的团队刚刚起步，亦或有丰富的 MATLAB 和 Simulink 使用经验，MathWorks 咨询服务都能为您开发定制计划并加速项目开发。我们的目标是通过个性化及完全透明的方法，帮您改进开发流程、挖掘工具潜力、提供工作效率。

Explore and Annotate Visualizations
While programmatic approaches are available, you can explore and annotate MATLAB visualizations without having to write a lot of code yourself. Pan, zoom, or rotate graphs to visually explore and understand your data.

MATLAB在数据科学中的应用：
Explore data; build machine learning models;
do predictive analytics
MATLAB® makes data science easy with tools to access and preprocess data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems.
Access data stored in flat files, databases, data historians, and cloud storage, or connect to live sources such as data acquisition hardware and financial data feeds
Manage and clean data using datatypes and preprocessing capabilities for programmatic and interactive data preparation, including apps for ground-truth labeling
Document data analysis with MATLAB graphics and the Live Editor notebook environment
Apply domain-specific feature engineering techniques for sensor, text, image, video, and other types of data
Explore a wide variety of modeling approaches using machine learning and deep learning apps
Fine-tune machine learning and deep learning models with automated feature selection and hyperparameter tuning algorithms
Deploy machine learning models to production IT systems, without recoding into another language
Automatically convert machine learning models to standalone C/C++ code
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