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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
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。
预先训练的AlexNet网络模型用于图像分类
编译在Speedgoat目标计算机上运行的实时应用程序的工具
导入、导出、处理、可视化高光谱数据
模拟，分析和测试蓝牙通信系统
预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类
模拟和验证敏捷RF收发器，并使用测试信号预测RF缺陷的影响
导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习
使用Aerospace Blockset对立方体卫星进行建模、模拟、分析和可视化
预先训练的YOLO v3模型用于目标检测。
预用Reset-50图像分类网络模型
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
为多用户MIMO无线系统建模和模拟空间定义的信道
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
使用MATLAB中的OpenCV算法
用Simulink和混合信号模块集模拟其他混合信号系统金宝app
生成和解码ZigBee和UWB帧和波形
在MATLAB和Simulink中使用自定义ROS消息和服务类型。金宝app
星历数据航天工具箱
金宝appSimulink集成的虚幻引擎4
预先训练的VGG-16网络模型用于图像分类
查看和探索三维容积胸部扫描
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®．
模拟3GPP 5G无线技术
标准驱动循环的集合（车速与时间）
用于模拟无人机(uav)和连接硬件的算法
预先训练的Mask-RCNN用于实例分割和目标检测。
标准驾驶周期和机动集合
用Slurm提交作业到MATLAB并行服务器
从GPU编码器深度学习库的接口
机器人模型库可视化和仿真机器人与MATLAB和Simulink金宝app
从MATLAB编码器的深度学习库接口
预先训练的vgg19网络模型用于图像分类
MATLAB客户端用于MATLAB生产服务器™，让您访问您的MATLAB®通过MATLAB Add-Ons生产服务器托管的功能
提交作业到MATLAB并行服务器与PBS
预先训练的Resnet-101网络模型用于图像分类
用于图像分类的预先训练的MobileNet-v2模型
图像分类的预先训练的例外模型
用于图像分类的预制挤压模型
用于地理可视化的彩色地形基础图数据
导入预先训练过的C金宝appaffe模型的软件支持包
在MongoDB中探索和管理文档集合®
导入OpenCV函数到Simulink。金宝app
量化和压缩深度学习模型
可视化和分析深度学习网络
自定义场景在虚幻®Simulink自主飞行算法联合仿真编辑器金宝app®
光学字符识别的语言数据
用于图像分类的预先训练的EfficientNet-b0模型
将模型导出为工具耦合的FMU
领结将短DNA序列与参考基因组进行比对。
航空航天工具箱的大地水准面数据
预先训练的视频分类充气三维模型
预先训练的DarkNet-53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
预先训练的DenseNet-201网络模型用于图像分类
机器学习和文本深度学习的预训练英语单词嵌入模型
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
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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