文件交换
在您的计算机上启用MATLAB驱动器，并提供MATLAB中的集成体验
安装MinGW-w64 Windows C/ c++编译器
用于图像分类的预训练AlexNet网络模型
导入、导出、处理和可视化高光谱数据
用于编译在Speedgoat目标计算机上运行的实时应用程序的工具
使用应用程序设计器迁移指南工具来帮助您的指南应用程序迁移到应用程序设计器。
用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型
查看和探索三维容量胸部扫描
用于图像分类的预训练Resnet-50网络模型
在MATLAB中导入和导出TensorFlow模型
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
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，实现与其他深度学习框架的互操作性
在MATLAB中使用OpenCV算法
使用Visual Studio Code查看和调试C和c++代码，并结合支持的MATLAB和Simulink工作流程。金宝app金宝app
将预训练的PyTorch模型导入MATLAB
图像分类的预训练VGG-16网络模型
与使用IVI或vxi即插即用驱动程序的仪器通信
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
生成和解码ZigBee和UWB的帧和波形
接口的深度学习库从MATLAB编码器
简化和优化Simulink的持续集成/持续交付(CI/CD)工作流程金宝app
用Slurm向MATLAB并行服务器提交作业
金宝app虚幻引擎4的Simulink集成
标准驾驶周期的集合(车速与时间)
用于航空航天工具箱的星历数据
使用Simulink和mixed-signal Blockset模拟其他混合信号系统金宝app
这个支持包金宝app允许您自定义虚幻场景®编辑器并在Simulink中使用它们金宝app®．
使用Aerospace Blockset建模、模拟、分析和可视化立方体卫星
量化和压缩深度学习模型
为多用户MIMO无线系统建模和模拟空间定义的信道
图像分类的预训练VGG-19网络模型
测试深度学习网络的鲁棒性
来自GPU编码器的深度学习库接口
预训练的MobileNet-v2图像分类模型
机器人模型库，可视化和仿真机器人与MATLAB和Simulink金宝app
预训练YOLO v3模型用于目标检测。
可视化和分析深度学习网络
预训练的Inception-v3网络模型用于图像分类
使用在COCO数据集上训练的预训练YOLO v4对象检测网络来检测对象。
为裸金属、RTOS和中间件服务上的单核和多核设备生成C代码
将预先训练好的TensorFlow Lite (TFLite)模型合并到MATLAB和Simulink应用程序中进行仿真和部署到硬件。金宝app
预训练的EfficientNet-b0图像分类模型
模拟3GPP 5G无线电技术
预训练的Resnet-101网络图像分类模型
用于航天工具箱的大地水准面数据
模拟、分析和测试蓝牙通信系统
预训练的SqueezeNet图像分类模型
用于导入预先训练好金宝app的Caffe模型的软件支持包
用于图像分类的预训练DenseNet-201网络模型
用于图像分类的预训练DarkNet-53网络模型
图像分类的预训练ShuffleNet模型
使用Zenrin Japan Map API 3.0 (Itsumo NAVI API 3.0)导入的道路数据创建驾驶场景。
用于模拟无人机(uav)并连接到硬件的算法
在MATLAB和Simulink中使用自定义ROS消息和服务类型。金宝app
根据GPS、IMU、摄像头和激光雷达传感器记录的真实车辆数据构建虚拟场景
图像分类的预训练NasNet-Large网络模型
识别图像中的异常或缺陷，以协助和改进质量保证过程。
该支持包实金宝app现了Simulink实时目标计算机的ASAM XIL API标准。金宝app
预训练GoogLeNet网络在Places365数据集上进行图像分类训练
预训练Mask-RCNN用于实例分割和目标检测。
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