这个例子基本上是演示如何注册一个新面孔，标签新面孔，提取特征和实时识别的面孔。
此脚本演示如何在Microsoft access中访问大数据，并使用MATLAB中的databaseDatastore和tall array处理这些数据。
在本文中，它列出了MATLAB中可用的一些经典时间序列技术，您可以在预测问题上尝试它们。
探讨如何在MATLAB中利用GAN生成伪图像
追踪新冠病毒-19病例（API-从新亚洲频道获取数据）
如何从期刊和教科书中建立ODE模型？
使用马来西亚GDP、美国GDP和马来西亚/美国汇率的模型VAR
（1） SQL身份验证（2）Azure Active Directory
此示例用于确定接收器和发射器在“实际/真实”地图上的位置，然后计算对的排列列表
2个金宝搏官方网站解决方案：MATLAB编码器和MATLAB编译器SDK
分割障碍和地平面
方法1 -图像处理-颜色阈值法2 - ACF方法3 -快速R-CNN
利用MATLAB中的机器学习，利用实际数据对股票的购买决策进行预测。
使用自己的图像数据集开始深度学习语义分割
将经过培训的机型部署到英特尔处理器并进行优化
说明如何使用转移学习MATLAB应用程序的文档
1)基于Alexnet的迁移学习2)基于单个脚本的多预训练神经网络迁移学习
这个例子解释了如何在Visual Studio中为MATLAB函数导入或导出不同的数据类型
在胸片上建立新冠病毒-19的检测和诊断工具。一切都在GUI中。
从R2019b开始，没有内置功能来设置热图中不同比例范围的颜色。也许，此功能可以帮助您
利用过去赛季的数据进行训练，预测新赛季的比赛
挑战自己录制一段现场视频，了解如何使用MATLAB设计GUI程序
利用ARIMA模型预测现实生活中的股票数据
在GUI中将MATLAB二维图形保存到Excel
使用Python包-pdf2image将pdf转换为图像，并在MATLAB中使用OCR检测和定位文本
使用HTTPS和WASB
使用诊断功能设计器应用程序提取功能使用分类学习器应用程序对功能进行分类
它比较了使用ARIMA（自回归综合移动平均）和NAR（非线性自回归神经网络）进行的GDP预测。
基于不同的评价指标(精度，召回率，精度，F1, F2, F0.5)优化ML模型的超参数
用于总结预测结果和实际结果的函数（准确度、召回率、准确度、F1、F2、F0.5）
从MATLAB部署到JAVA应用(大数据和机器学习)
深度学习用于活体分类，ThingSpeak用于记录计数，IFTTT用于发送电子邮件
在这个脚本中，它解释了如何在MATLAB中调用python库函数。
在图中绘制2个y轴和2个x轴。它允许用户放大和缩小图形与正确的比例的x和y轴。
Web应用程序(MATLAB > Compiler SDK > Visual Studio)
