iOS和Android的争论自十多年前这两个系统诞生以来就一直在进行。我相信两种系统都有各自的优势和劣势。至于哪一种最适合你，是你自己的决定。每个人对智能手机的需求是不同的。因此，没人能说哪个系统比另一个好，但我确实认为iOS比Android更有优势。

Lidar Toolbox™提供了设计、分析和测试Lidar处理系统的算法、功能和应用程序。你可以进行目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达配准和障碍检测。Lidar Toolbox支持结合计算机视觉和Lidar处理的工作流程的激光雷达与相机与交叉校准。你可以使用深度学习和机器学习算法，如PointSeg, PointPillar，和SqueezeSegV2训练自定义检测和语义分割模型。

数据正在改变我们的工作方式，重塑商业模式。数据与设计主管安吉丽•奥吉罗(Angelique Augereau)和设计主管布鲁斯•金史(Bruce King-Shey)讨论了摩根大通的财务服务部门是如何利用数据来指导我们如何设计和向客户交付新产品的。

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。

您将学习如何配置扩展卡尔曼滤波器模块参数，例如状态转换和测量函数，并生成C/C ++代码。

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。

观看MATLAB系列技术讲座，探索关键的深度学习概念。学习什么时候使用深度学习，发现哪种方法适合您的具体应用，并探索您可能会遇到的一些挑战。在本视频中探索深度学习基础知识。您将了解深度学习为何如此流行的原因，并逐步了解3个基本概念：深度学习是什么，它在现实世界中的使用方式以及入门方法。

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。