최신 기능

MATLAB의 신경과학 관련 최신 기능을 살펴보십시오.

신경, 생리학 및 행동을 나타내는 시계열 데이터를 분석할 수 있습니다.

뉴런, 두뇌, 피험자 등의 크기로 영상, 체적 및 비디오를 분석할 수 있습니다.

블록별 대용량 영상 표현: 레이블 지정 영상 및 다중 분해능 영상을 포함한 메모리에 담을 수 없을 정도로 큰 N차원 영상을 작은 블록 표현으로 처리하고 표시
신경영상 및 현미경 데이터: 3차원 NIfTI 및 TIFF 파일에서 영상 단층 및 볼륨에 액세스
체적 데이터: 레이블 지정 체적 데이터를 볼륨 뷰어 앱으로 대화형 방식으로 확인, 경사각을 포함한 단층 영상 추출, 70개 이상의 3차원 영상 처리 함수 적용
딥러닝: 객체 검출 및 의미론적 분할에 대해 2차원 및 3차원 CNN 모델 적용, 영상 스타일 전송에 대해 GAN 모델 적용, 비디오 분류에 LSTM 모델 적용
영상 레이블 지정: ROI 객체와 대화형 방식의 Image Labeler 앱, Video Labeler 앱을 통해 영상 데이터에 레이블 지정 및 확인

신경과학 데이터에 대한 예측 모델을 생성, 훈련 및 실행할 수 있습니다.

딥러닝 사용자 지정: 자동 미분과 중첩 계층으로 더욱 손쉽게 사용자 지정 훈련 루프 및 계층 구축
프레임워크 상호 운용성: Tensorflow 및 Tensorflow-Keras 프레임워크에서 모델 및 계층 가져오기, ONNX 모델 형식을 통해 다른 프레임워크에서 가져오고 내보내기
딥러닝 실험: 실험 관리자 앱으로 다양한 조건에서 훈련된 신경망 비교
머신러닝: DBSCAN 알고리즘 및 데이터 군집화 라이브 작업으로 데이터 내 클러스터 및 잡음 발견

데이터 분석을 만들고 공유하고 확장할 수 있습니다.

그래픽: 군집 및 상자 차트 등의 유연한 데이터 분포 플롯, 과학 간행물에 사용하기 위한 그래픽 내보내기
라이브 편집기 및 작업: 코드, 텍스트, Figure, 대화형 방식 컨트롤 및 애니메이션이 결합된 서식 있는 문서 생성, 일반적인 데이터 분석 작업을 위한 대화형 방식 질문 완성
무제한 확장: MATLAB Parallel Server를 통해 모든 캠퍼스 내 사용자에게 무제한 병렬 연산 지원
클라우드 컴퓨팅: 캠퍼스 라이선스를 적용하여 클라우드에서 MATLAB 실행 및 확장, Amazon S3 등의 원격 데이터 소스에 연결, 표준 또는 사용자 지정 컨테이너에서 MATLAB 실행

두뇌 기록, 행동 제어 시스템, BCI 등의 실시간 신호를 처리할 수 있습니다.

Stateflow: MATLAB 또는 Simulink에서 실행할 수 있는 행동 제어 시스템을 위해 상태 머신 로직을 시각적으로 설계
MATLAB Coder: 3,500개 이상의 MATLAB 및 툴박스 함수를 ANSI C 또는 C++ 코드로 변환하여 더 빠른 성능 및 실시간 응용 프로그램 구현
HDL Coder: 하이 레벨 MATLAB 또는 Simulink 프로그래밍을 사용하여 비디오 처리 및 폐루프 실험을 위한 FPGA 하드웨어 타겟팅
멀티스레딩: C++ 엔진 API를 사용하여 사용자 생성 스레드에서 비동기적으로 MATLAB 호출
성능: 기존 MATLAB 코드를 2배 더 빠른 속도로 실행

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