matlab 2021a_matlab安装_本地化服务

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MATLAB 和 Simulink 在机器人领域的应用
将您的机器人构想和概念转变为自主系统，在现实环境里顺畅工作。
机器人研究人员和使用 MATLAB 和 Simulink，在同个软件环境下即可全部实现：设计和调优算法，对真实系统进行建模，并自动生成代码。
使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：
使用您开发的算法连接并控制机器人。
开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。
连接到各种传感器和作动器，以便您发送控制信号或分析多种类型的数据。
可采用多种语言，如 C/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA，为微控制器、FPGA、PLC 和 GPU 等嵌入式目标自动生成代码，从而摆脱手动编码。
使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。
通过创建可共享的代码和应用程序，简化设计评审。
可利用代码，并与现有机器人系统集成。

在 GPU 上扩展 MATLAB 只需极少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而无需学习低级 GPU 计算库。
无需编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，无需任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。

全球数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


Key Features
为什么选择 MATLAB？
MATLAB 是面向和科学家的简单和具生产力的软件。无论您要分析数据、开发算法还是创建模型，MATLAB 都提供了鼓励探索和发现的环境。它将语言与针对迭代式工程和科学工作流进行调整的桌面环境相结合。


MATLAB 精通数学
基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上自然的计算数学表示方法。MATLAB 中的线性代数就像教科书中的线性代数一样。这样可以简单直接地捕获您想                                                                                 法背后的数学概念，意味着您的代码更容易编写、阅读和理解，而且更容易维护。
您可以信任您的计算结果。MATLAB 深根于数值分析研究社区，因其无可挑剔的数值运算而广为人知。由 350 名组成的 MathWorks 团队每天都对 MATLAB 代码库运行数百万次的测试，不断验证其质量。
MATLAB 执行艰苦工作，确保您的代码快速运行。数算分布到您的计算机上的多个内核中，库调用经过高度优化，所有代码均即时编译。您可以通过将 for 循环更改为并行 for 循环或将标准数组更改为 GPU 或分布式数组来以并行方式运行您的算法。无需更改代码，即可在可无限扩展的公共云或私有云上运行并行算法。
MATLAB 语言还提供了传统编程语言的功能，包括流控制、错误处理、面向对象编程、单元测试和源代码管理集成。
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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