Les organismes de recherche utilisent MATLAB et Simulink pour appliquer des techniques de Deep Learning, de modélisation prédictive et d'analyse statistique. Vous pouvez partager un ensemble commun de produits avec votre équipe pour échanger votre travail et des idées. Vous pouvez également ajouter des produits supplémentaires, des applications et des toolboxes spécifiques à une discipline et les déployer dans des domaines particuliers tout en formant l'ensemble de l'équipe aux fonctionnalités de MATLAB et Simulink. Ces produits vous permettent d'accélérer les projets dans divers domaines scientifiques.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Créer des modèles prédictifs et de classification pour l'analyse de données médicales
- Automatiser des tâches d'analyse d'images telles que la reconnaissance faciale
- Utiliser des capacités statistiques étendues pour déterminer les éléments importants dans vos études
- Modéliser et simuler des phénomènes physiques et développer des implémentations pour les systèmes
- Échanger avec une communauté de développeurs ayant déjà résolu des problèmes similaires
- Acquérir des données temps réel à partir d'instruments individuels, de cartes, de capteurs ou de l'approche IoT (Internet of Things).
« Pour notre groupe, les principaux avantages de MATLAB incluent la possibilité de prototyper rapidement nos algorithmes, de les débuguer grâce à d'excellents outils de visualisation, puis de partager facilement le code avec d'autres membres de la communauté de recherche en Computer Vision. »
Utilisation de MATLAB et Simulink pour la recherche et les instituts du secteur public
Deep Learning et traitement d'images
Avec seulement quelques lignes de code MATLAB, vous pouvez développer des modèles de Deep Learning qui utilisent vos données mesurées pour identifier des objets et prédire les conditions anormales. Les applications d'Image Processing Toolbox vous permettent d'automatiser des processus courants comme la segmentation des données d'image et le traitement en mode batch de volumes importants d'images. Vous pouvez utiliser MATLAB dans des applications de traitement d'images telles que l'imagerie thermique des équipements, la classification biomédicale pour l'analyse de données de santé et l'inspection de la qualité de fabrication. Grâce au Deep Learning dans MATLAB, votre système peut apprendre les représentations des caractéristiques directement à partir d'images, de vidéos ou de signaux.
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Acquisition de données
Les produits MATLAB et Simulink pour l'acquisition de données vous permettent d'acquérir, d'analyser et de visualiser des données à partir de fichiers, d'applications, de services web et d'équipements. Vous pouvez accéder aux données à partir de :
- Hardware, notamment des cartes d'acquisition de données, des instruments de test et de mesure, des interfaces de bus CAN et des dispositifs d'imagerie
- Bases de données compatibles ODBC ou JDBC, serveurs OPC et plusieurs serveurs de données financières
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Calculs sur GPU
MATLAB vous permet d'utiliser des GPU NVIDIA® pour accélérer les algorithmes d'IA, le Deep Learning et d'autres analyses intensives en calcul sans avoir à être un programmeur CUDA®. Avec MATLAB et Parallel Computing Toolbox, vous pouvez :
- Utiliser des GPU NVIDIA directement à partir de MATLAB avec plus de 500 fonctions prédéfinies.
- Accéder à plusieurs GPU sur des machines desktop, des clusters de calcul et le cloud en utilisant des workers MATLAB et MATLAB Parallel Server.
- Générer du code CUDA directement à partir de MATLAB pour le déploiement dans les centres de données, les clouds et les dispositifs embarqués en utilisant GPU Coder.
- Générer du code NVIDIA TensorRT™ à partir de MATLAB pour une inférence à faible latence et haut débit en utilisant GPU Coder.
- Déployer des applications MATLAB d'IA dans des centres de données compatibles NVIDIA pour les intégrer aux systèmes d'entreprise avec MATLAB Production Server.
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Déployer et intégrer des modèles d'analyse de données dans des applications d'entreprise
Bien que MATLAB offre un environnement pour développer des algorithmes d'analyse de données et de Machine Learning avancés, ces modèles et systèmes doivent souvent être déployés dans le monde réel. Ceci est particulièrement vrai lors de l'extraction d'informations significatives à partir de Big Data. De nombreuses options permettent le déploiement d'algorithmes MATLAB, notamment la génération de code C/C++ portable, des exécutables compilés, des applications web ou même l'intégration aux applications mobiles.
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Cloud Computing
Vous pouvez utiliser MATLAB dans des environnements cloud comme MathWorks Cloud ou des clouds publics tels que AWS® et Azure®.
Avec MathWorks Cloud, vous pouvez utiliser MATLAB et Simulink dans :
- Des navigateurs web
- Des clouds publics
- Des conteneurs Docker
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Adressez-vous à un spécialiste de la recherche dans le secteur public.
