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使MATLAB驱动器在您的计算机上，并提供MATLAB的综合经验
安装MinGW-w64 C/ c++编译器
预先训练的AlexNet网络模型用于图像分类
使用指南到应用程序设计器迁移工具来帮助您将指南应用程序转换到应用程序设计器。
编译在Speedgoat目标计算机上运行的实时应用程序的工具
预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类
模拟和验证敏捷射频收发器，并使用测试信号预测射频缺陷的影响
模拟、分析和测试蓝牙通信系统
导入、导出、处理、可视化高光谱数据
预训练的Resnet-50图像分类网络模型
预先训练的YOLO v3模型用于目标检测。
使用Aerospace Blockset对立方体卫星进行建模、模拟、分析和可视化
导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习
预先训练的VGG-16网络模型用于图像分类
金宝appSimulink集成的虚幻引擎4
使用MATLAB中的OpenCV算法
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
用Simulink和混合信号模块集模拟其他混合信号系统金宝app
为多用户MIMO无线系统建模和模拟空间定义的信道
从MATLAB编码器的深度学习库接口
在MATLAB和Simulink中使用自定义ROS消息和服务类型。金宝app
预先训练的vgg19网络模型用于图像分类
标准行驶循环的集合（车速与时间）
查看和探索三维容积胸部扫描
图像分类的预先训练的例外模型
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
用于模拟无人机(uav)和连接硬件的算法
这个支持包金宝app允许你自定义场景在虚幻®编辑并在Simulink中使用它们金宝app®．
从GPU编码器深度学习库的接口
星历数据航天工具箱
这个支持包金宝app实现了Simulink实时目标计算机的ASAM XIL API标准。金宝app
用于图像分类的预训练挤压网模型
用Slurm提交作业到MATLAB并行服务器
机器学习和文本深度学习的预训练英语单词嵌入模型
模拟3GPP 5G无线技术
量化和压缩深度学习模型
用于地理可视化的彩色地形基础图数据
用于图像分类的预先训练的EfficientNet-b0模型
用于图像分类的预先训练的MobileNet-v2模型
预先训练的Resnet-101网络模型用于图像分类
用于ARM Cortex-A/ Cortex-M处理金宝app器的嵌入式编码器支持包
对Zigbee协议的端到端通信栈进行建模和仿真
将模型导出为工具耦合的FMU
可视化和分析深度学习网络
用于图像分类的预训练的Inception-v3网络模型
预先训练的DenseNet-201网络模型用于图像分类
预先训练的DarkNet-19网络模型用于图像分类
标准驾驶周期和机动集合
预先训练的ShuffleNet图像分类模型
导入OpenCV函数到Simulink。金宝app
用于地理可视化的土地覆盖基准图数据
光学字符识别的语言数据
预先训练的nasnet -大型图像分类网络模型
导入预先训练过的C金宝appaffe模型的软件支持包
预先训练的DarkNet-53网络模型用于图像分类
访问图数据和元数据，搜索和更新图，执行图网络分析，在Neo4j数据库中存储有向图
使用IBM平台LSF提交作业到MATLAB并行服务器
提交作业到MATLAB并行服务器与PBS
来自SerDes Toolbo金宝appx™的SiSoft QCD/QSI支持
使用从Zenrin Japan Map API 3.0 (Itsumo NAVI API 3.0)导入的道路数据创建驾驶场景。
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