GPU Coder™用MATLAB®代码和Simulink®模型生成优化的CUDA®代码。生成的代码包括用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分的CUDA内核。为了提高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA® CUDA库，包括TensorRT™，cuDNN, cuFFT, cuSolver和cuBLAS。您可以将代码作为源代码、静态库或动态库集成到项目中。您还可以编译嵌入在NVIDIA Jetson®、NVIDIA DRIVE®和其他平台上的桌面、服务器和GPU的代码。

我们可以训练一个人工智能模型来找到两点之间的最佳距离而不使用算法吗？答案是肯定的！通过Q-Learning，我们可以赋予我们的人工智能类似生命的特性！在这个视频中，我们将教你所有关于Q-Learning等等之类的知识！

不到30年前，先进的机器人只是一个充满希望的梦想和未来的愿景。快进到今天，由于科学和技术的不断进步，这些愿景已成为现实。今天，我们将来看一看现实生活中的机器人，让你认为未来就是现在！

随着最近iOS 14的发布，iPhone拥有了一些非常酷的附加功能，比如主屏控件和固定对话，以及一些已经过期的功能，比如compact calls。为了庆祝iOS诞生14周年，我们将回顾iOS的每一个版本，看看这个操作系统经历了什么样的发展。

MATLAB®是一个编程的数值计算环境，数以百万计的工程师和科学家用它来分析数据，开发算法，并创建模型。MATLAB提供了专业开发的工具箱，用于信号和图像处理，控制系统，无线通信，计算金融，机器人，深度学习和人工智能等等。MATLAB结合了用于迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和阵列数学的高级编程语言。

学习、解释、适应和进化的能力一直将人类与机器区别开来。但这个差距正在缩小吗？人类的大脑包含约860亿个神经元，它们通过一个称为突触的极其复杂的通路系统相互连接。神经元的功能是通过突触将电荷传递给彼此，导致活跃/不活跃，或真/假的反应。这就是为什么人类如此擅长图案识别，使我们能够阅读、说话，并区别成千上万张脸。计算的一种基础代数形式——布尔逻辑，也依赖于真(1)或假(0)值。一个足够大的计算机系统使用布尔逻辑可以很好地模拟大脑——也被称为神经网络。

将信号和数据表示为一系列离散状态的想法已经由来已久，它在20世纪下半叶点燃了半导体工业的一场革命。这个新的信息时代因蓬勃发展的数字电子领域而繁荣兴盛。随着需求的增长，大量的自动化和工具作业使得在复杂性和性能上扩展设计相对容易管理。然而，人工智能和机器学习应用所消耗的能量无法像现有的处理架构那样切实增长。

谷歌地图已经超越了MapQuest、雅虎和苹果等竞争对手。但经过十年的投资，通过街景收集数据和数十亿张图像，谷歌每月拥有超过10亿用户。它每天更新数万次，已经绘制了超过220个国家和地区的地图。让我们来看看谷歌是如何主宰地图的。