مروری بر مزایای MATLAB

راه حل های MATLAB برای یادگیری عمیق به کاربران اجازه می دهد تا با استفاده از چند خط ، شبکه های عصبی پیچیده را طراحی ، ساخته و تجسم کنند. حتی با داشتن دانش فنی محدود ، کاربران می توانند مدلهای استقرار شده را تا 7 برابر سریعتر از سایر نرم افزارهای مشابه اجرا کنند. کاربران می توانند به مدل های به روز شده مانند GoogLeNet ، VGG-16 ، VGG-19 ، AlexNet ، ResNet-50 ، ResNet-101 و Inception-v3 دسترسی داشته باشند.

MATLAB با انواع راه حل ها برای پردازش تصویر و بینایی رایانه یکپارچه شده است. کاربران می توانند تصاویر و فیلم ها را از سخت افزار تصویربرداری تهیه کنند ، از ابزارهای گرافیکی برای تجسم و دستکاری آنها استفاده کرده و آنها را به نرم افزارهای جاسازی شده منتقل کنند. کتابخانه های الگوریتم های استاندارد مرجع نیز به تولید ایده های جدیدتر و تازه کمک می کنند.

MATLAB استفاده از تکنیک های پردازش سیگنال را برای کشف و تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی آسان می کند. این نرم افزار گردش کار یکپارچه ای را برای توسعه سیستم های جاسازی شده و برنامه های پخش کننده جریان ارائه می دهد. سیگنال ها را می توان از منابع متعدد به دست آورد ، اندازه گیری و ارزیابی کرد. الگوریتم های جریان برای دستگاه های صوتی ، حسگر هوشمند ، ابزار دقیق و IoT را می توان با استفاده از ویژگی های گسترده MATLAB توسعه ، آزمایش و پیاده سازی کرد.

MATLAB برای سازمان های مالی سودمند است زیرا مدل های تست ریسک و استرس با کیفیت ، شفاف ، مستند و قابل تکرار را توسعه می دهد. این ابزار دارای ابزارهای آسان برای استفاده است تا بتوان مدل ها را در عرض چند روز ایجاد کرد ، که با توجه به تغییرات سریع نظارتی و محیط های تجاری امروز بسیار مهم است. می توان از خطرات مدل و عملکرد اجتناب کرد زیرا این نرم افزار به کاربران اجازه می دهد هنگام اجرای کنترل و اتوماسیون مدل ، بهترین شیوه های توسعه دهنده "آگاه به ریسک" را به کار گیرند. یک پشته مدل ریسک واحد می تواند چندین رژیم مطابقت و عملکردهای دفتر مرکزی و میانی را ارائه دهد ، بنابراین سازمان ها را مولدتر می کند.

MATLAB برای محققان و مهندسان روباتیک مفید است. این فناوری می تواند الگوریتم ها را طراحی و تنظیم کند ، سیستم های دنیای واقعی را مدل کند و به طور خودکار کد را با استفاده از یک پلت فرم یکپارچه تولید کند. کاربران می توانند با استفاده از الگوریتم های توسعه یافته به ربات خود متصل شده و آن را کنترل کنند. ابزارهایی برای ایجاد الگوریتم سخت افزاری-آگنوستیک و اتصال به سیستم عامل ربات (ROS) نیز موجود است. کاربران می توانند با اتصال به طیف وسیعی از سنسورها و محرک ها ، سیگنال های کنترلی ارسال کرده یا چندین نوع داده را تجزیه و تحلیل کنند.