正规代理_matlab 2020a_matlab教程

科学软件网提供大量正版科学软件，满足各学科的科研要求。科学软件网专注软件销售服务已达19年，全国大部分高校和企事业单位都是我们的客户。同时，我们还提供本地化服务，助力中国的科研事业。
Semiconductor engineering teams use MATLAB® and Simulink® products when designing analog, digital, and mixed-signal devices in order to create a more efficient design workflow and improved verification process. MATLAB and Simulink products allow semiconductor engineers to:
Design digital systems rapidly
Develop behavioral analog/mixed-signal models
Verify IC designs efficiently
Prototype digital and mixed-signal ASICs and FPGAs

Model-Based Design enables medical device engineers to introduce and integrate agile approaches into their existing software development workflows by cleanly separating the design phase from the implementation steps.
Using Model-Based Design, you can:
Model and simulate algorithms and entire systems before implementation
Verify and validate the designs thoroughly at a higher-level abstraction
Prototype design and create proofs-of-concept by automatically generating C or HDL code
Produce customizable reports that can be used as evidence of regulatory compliance
Prove your code is safe under all possible run-time conditions using static analysis

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

使用 MATLAB 桌面环境元素（包括命令窗口、工作区浏览器和变量编辑器），导入数据、定义变量并执行计算。使用预置的绘图实现数据可视化，并对可视化效果进行自定义。浏览产品文档，查找内置函数，了解其语法以及演示如何使用函数的代码示例。后，使用实时编辑器创建组合了代码、输出和格式化文本的脚本，采用可执行的记事本格式，方便与其他人共享。
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，而且也为同行业人士搭建起了沟通的桥梁；
2、软件服务：提供软件试用版、演示版、教程、手册和参考资料的服务；
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；
4、软件升级及技术支持服务：科学软件网可向用户提供软件的本地化技术支持服务，包括软件更新升级、软件故障排除、安装调试、培训等;
5、行业研讨服务：科学软件网会针对不同行业，邀请国内外以及软件厂商技术人员，不定期在国内举办大型研讨会，时刻关注*技术，为国内行业技术发展提供导向。
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