深度学习与图像处理

只需几行 MATLAB 代码，您就可以构建深度学习模型，从而使用您的测量数据来识别目标和预测异常情况。Image Processing Toolbox 提供多种 App，可自动执行常用流程，如图像数据分割和大型图像数据集批处理。您可以使用 MATLAB 开发图像处理应用，例如设备热成像、用于健康分析的生物医学分类，以及制造质量检查。利用 MATLAB 中的深度学习功能，您可以直接基于图像、视频或信号数据学习特征表示。

GPU 计算

借助 MATLAB，您无需成为 CUDA^® 编程专家，也可以使用 NVIDIA^® GPU 来加速人工智能、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 工作进程和 MATLAB Parallel Server 访问桌面、计算集群和云上的多个 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、高吞吐量的推断。
• 将 MATLAB AI 应用程序部署到配备 NVIDIA 的数据中心，并使用 MATLAB Production Server 与企业系统集成。

将数据分析模型部署并集成到企业应用程序中

MATLAB 为高级数据分析和机器学习算法提供了开发环境，但这些模型和系统通常还必须部署到现实世界中。如果是从大数据中提取有用信息，这一点尤其重要。MATLAB 算法有多种部署选项，包括可移植 C/C++ 代码生成、经过编译的可执行文件、基于 Web 的应用程序，甚至还有移动 App 集成。