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MathWorks
1 2017年03月27日 星期一MathWorks发布包含MATLAB和Simulink产品系列的Release 2017b
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MathWorks今日推出了Release 2017b(R2017b)，其中包括MATLAB和Simulink的若干新功能、六款新产品以及对其他86款产品的更新和修复补丁。此发行版还添加了新的重要的深度学习功能，可简化工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。深度学习支持R2017b中的具体深度学习特性、产品和功能包括：Neural Network Toolbox增加了对复杂架构的支持，包括有向无环图(DAG)和长短期记忆(LSTM)网络，并提供对 GoogLeNet 等流行的预训练模型的访问。Computer Vision System Toolbox中的Image Labeler应用现在提供一种方便和交互的方式来标记一系列图像中的地面实况数据。除对象检测工作流程外，该工具箱现在还利用深度学习支持语义分割、对图像中的像素区域进行分类，以及评估和可视化分割结果。新产品GPU Coder可自动将深度学习模型转换为NVIDIA GPU的CUDA代码。内部基准测试显示，在部署阶段为深度学习模型产生的代码，比TensorFlow的性能提高7倍，比Caffe2的性能提高4.5倍。
MathWorks发布有助于设计ADAS及自动驾驶系统的Release 2017a
电子发烧友 (0)2017 年 3 月 27 日 – MathWorks今日推出了包含一系列 MATLAB 和 Simulink 新功能的 Release 2017a （R2017a）。值得一提的是，R2017a包含一款名为 Automated Driving System Toolbox 的新产品，其有助于工程师设计、仿真和测试 ADAS 以及自动驾驶系统。除此之外，R2017a 还包含对 86 款其他产品的更新和补丁修复。MATLAB 产品系列更新包括：· MATLABo 实时编辑器中的交互式图形更新，包括标题、标签、图例和其他注释，以及将实时脚本输出复制到其他应用程序的功能?o heatmap 绘图函数，用于实现数据的可视化o ?作用于 tall 数组的其他函数，包括 ismember、sort、conv 和移动统计函数?????· Econometrics Toolboxo 贝叶斯线性回归模型，用于分析响应变量和一组预测变量之间的关系o 向量自回归模型，用于分析多变量时序数据，包括外生预测值· MATLAB ProducTIon Servero 基于 Web 的服务器管理仪表盘，用于 IT 配置
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