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編輯點評：

mathworks matlab r2021a破解補丁是一款針對同名軟件的破解補丁，通過這款補丁可以幫助用戶輕松一鍵破解軟件，這樣就可以免費體驗到這款軟件的全部功能了

mathworks matlab r2021a破解補丁免費版

主要特點

獨立于平臺的高級編程語言，專注于矩陣計算和算法開發(fā)

用于代碼開發(fā)，文件和數(shù)據(jù)管理的交互式環(huán)境

線性代數(shù)的功能，統(tǒng)計，傅立葉分析，求解微分方程等。

豐富的可視化工具，2-D和3-D圖形

內置的用戶界面開發(fā)工具，用于構建完整的MATLAB應用程序

與C / C ++集成，代碼繼承，ActiveX技術的工具

訪問.NET功能

在Simulink環(huán)境中方便的仿真

以及更多

什么是Matlab

MATLAB是高級技術計算語言，交互式算法開發(fā)環(huán)境和現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析工具。與傳統(tǒng)的編程語言（C / C ++，Java，Pascal，F(xiàn)ORTRAN）相比，MATLAB可以將解決典型問題的時間減少一個數(shù)量級，并大大簡化了新算法的開發(fā)。 MATLAB是整個MathWorks產(chǎn)品系列的基礎，并且是解決一系列科學和應用問題的主要工具，這些領域包括：對象建模和控制系統(tǒng)開發(fā)，通信系統(tǒng)設計，信號和圖像處理，信號測量和測試，財務建模，計算生物學等。

使用MATLAB內核，可以盡可能輕松地處理真實，復雜和分析數(shù)據(jù)類型的矩陣。包含用于線性代數(shù)（LAPACK，BLAS），快速傅立葉變換（FFTW）的內置函數(shù)，用于多項式的函數(shù)，用于基本統(tǒng)計量和微分方程數(shù)值解的函數(shù)。所有內置的MATLAB內核功能都是由專家設計和優(yōu)化的，可以更快地執(zhí)行或以與C / C ++等效的方式執(zhí)行

破解說明

1、下載軟件壓縮包文件，得到軟件鏡像文件和破解補丁；

2、使用WinRAR解壓鏡像文件，win10直接加載，點擊“setup.exe”開始安裝；

3、點擊右上角高級選項，選擇“我有文件安裝密鑰”；

4、同意安裝條款，選擇下一步；

5、需要使用FIK的用戶可以輸入文件安裝秘鑰“09806-07443-53955-64350-21751-41297”，點擊下一步。
ps.如果需要使用MATLAB服務器用戶可以輸入文件安裝秘鑰“40236-45817-26714-51426-39281”，點擊下一步

6、當要求您“選擇許可證文件”時，選擇license.lic進行激活；

7、根據(jù)需求選擇安裝路徑；

8、請取消選擇組件 “ Matlab Parallel Server”，然后選擇所需的組件安裝，按照提示安裝完成；

9、復制破解文件3個lic到軟件安裝目錄覆蓋原文件(如沒有l(wèi)icense文件夾新建一個)；
默認路徑：C:\Program Files\Polyspace\R2021a\license\

10、復制破解文件libmwlmgrimpl.dll到軟件安裝目錄覆蓋原文件；
默認路徑：C:\Program Files\Polyspace\R2021a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl

11、至此，軟件成功破解，打開即可免費使用。

AI工業(yè)應用需要什么，MathWorks就造什么

怎樣的AI時代？

隨機找一位路人，問他“這是怎樣的AI時代？”不管專業(yè)還是非專業(yè)人士，一定給你一個類似“BOOM”的答案。這些年，說一次AI天上就掉下一粒沙，于是有了撒哈拉。但一切又像處于行業(yè)爆發(fā)前夕，據(jù)Gartner調查研究顯示，如下圖，從事人工智能或機器學習工作的企業(yè)平均有4個AI/ML項目到位。59%的受訪者表示他們已經(jīng)部署了人工智能。

受訪者們還希望在未來12個月內再增加6個項目，在未來3年內再增加15個項目。這意味著在2022年，這些機構預計平均有35個AI或ML項目就位。

此外，Gartner這份調研還表示，目前這些企業(yè)在應用人工智能和機器學習技術時面臨的如下圖顯示的三大挑戰(zhàn)，其中首要解決的是員工技能、數(shù)據(jù)范圍和質量以及AI優(yōu)勢的理解和應用。團隊技能和數(shù)據(jù)的可用性成了兩大壁壘。Jim Tung表示：“通過雇傭新的專家，能夠在一定程度上解決團隊技能方面的問題，但現(xiàn)有團隊成員的技能也需要提高。這兩大壁壘對于AI技術的成功應用十分重要，亟待解決。”

“AI 的普及被什么東西拖累了。”Gartner 副總裁 Svetlana Sicular指出了AI大廈上方的烏云。而本文開頭所說的5大趨勢，似乎要撥開這團云霧。

技能與數(shù)據(jù)

5大趨勢中的第一個關于勞動力技能與數(shù)據(jù)質量的壁壘已打破。Jim Tung認為，越來越多的工程師和科學家開始參與到AI項目中，他們可以很好獲取現(xiàn)有深度學習的預訓練模型，以及一些公開的研究成果，能夠協(xié)助更廣泛地應用AI技術。也就是說，AI領域已經(jīng)不再缺乏真正的領域高手。人們可以在AI模型中更多地利用傳感器數(shù)據(jù)，包括時間序列數(shù)據(jù)、文本和雷達信號。這些工程師和科學家能夠充分利用自己對數(shù)據(jù)的了解，這將對AI項目的成功產(chǎn)生重大影響。

此外，自動標注工具能夠加快高質量大型數(shù)據(jù)集的準備。MathWorks能夠提供一系列的應用程序來幫助工程師、科學家和數(shù)據(jù)科學家快速標注圖像數(shù)據(jù)，以及用于其他數(shù)據(jù)的應用程序。

當然，天底下沒有那么多專家，非專家就不配做AI項目嗎？顯然不是，Jim Tung表示，MathWorks提供一系列的應用程序來幫助他們更高效地完成工作。在應用程序中，通過點擊的方式，引導工程師們完成工作流當中的設計和分析等各個步驟。MathWorks所提供的諸如Deep Network Designer和Classification Learner等工具能使工程師們更加得心應手。其中，Deep Network Designer 應用程序可用于創(chuàng)建、可視化并編輯深度學習網(wǎng)絡；Classification Learner 應用程序可用于嘗試不同的分類器，以查找數(shù)據(jù)集的最佳擬合。

Deep Network Designer

Jim Tung表示：“應用程序之所以重要，是因為它們能夠幫助非AI領域專家有效使用相關技術，例如在深度學習工作流中的應用，用戶獲取模型，導入網(wǎng)絡，訓練圖像分類網(wǎng)絡，并生成代碼用于訓練，這都是以一種按鍵點擊的方式來執(zhí)行的。”

另一個工具——MathWorks的Experiment Manager應用程序，可以管理多組實驗、記錄參數(shù)并分析并比較結果。

Experiment Manage

在垂直領域中，從 Diagnostic Feature Designer 應用程序生成MATLAB 代碼，以實現(xiàn)信號處理，特征提取和特征排序任務的自動化，工程師們能夠快速提取關鍵特征，在系統(tǒng)因故障失效前，用于預測何時需要對系統(tǒng)進行維護。

對于非數(shù)據(jù)科學領域專家，Classification Learner可以幫助用戶通過一鍵點擊的方式訓練多種機器學習模型，通過并行計算的方式進行模型訓練，這樣他們能夠快速發(fā)現(xiàn)合適的模型。以及超參數(shù)調優(yōu)等高級功能。

同時MATLAB也為專家們提供了完整的軟件功能，為解決更多不同的問題進行技術開發(fā)，包括當前領先的一些技術，例如AutoML。

Jim Tung舉了一個最新的例子，復旦大學利用MATLAB來開發(fā)相應的數(shù)學模型，用于預測新冠肺炎的傳染趨勢，為中國的政府提供相應的公共措施方面的指導。MATLAB在這個項目當中的主要應用有：數(shù)據(jù)的可視化和預處理，模型的擬合還有開發(fā)，以及參數(shù)的調優(yōu)，數(shù)值仿真和測試，還有應用程序的開發(fā)，并最終以Web應用的形式部署。

AI設計復雜度提高

MathWorks預測，如今AI 驅動系統(tǒng)的興起使設計復雜度進一步提高。一方面來說，工程師正積極將 AI 推廣應用于各種系統(tǒng)，包括自動駕駛汽車、飛機引擎、工業(yè)廠房和風力發(fā)電機。另一方面，AI模型的行為對于這些復雜多域系統(tǒng)的整體性能具有重大影響。此外，設計人員期望利用基于模型的設計工具，對這些 AI 驅動系統(tǒng)進行仿真、集成和持續(xù)測試。

“工程師們期望使用基于模型的設計的方法，通過仿真、AI模型的集成以及持續(xù)測試理解如何創(chuàng)建魯棒的AI驅動系統(tǒng)。”Jim Tung如此說道，還舉了一個MathWorks客戶使用 Simulink 進行快速開發(fā)迭代和測試的例子。

Voyage公司將自動駕駛算法嵌入車輛中，為老人護理機構提供服務，僅僅在3個月內，就非常快速地實現(xiàn)了level3的無人駕駛汽車開發(fā)。他們通過基于模型的設計集成AI功能和汽車的其他子系統(tǒng)，從而快速地理解系統(tǒng)行為。

低功耗、低成本

Jim Tung表示，如今將AI 部署到低功耗、低成本的嵌入式設備的過程日益簡便。主要有三點原因1，AI 通常采用32位浮點運算，這在 GPU、集群和數(shù)據(jù)中心等高性能計算系統(tǒng)中廣為應用2，軟件工具的最新發(fā)展現(xiàn)已支持采用不同級別定點運算的 AI 推理模型3，這使得在低功耗、低成本設備上部署 AI 成為可能，并為工程師將 AI 技術融入設計開辟了新天地。

如今，工程師可以使用軟件工具，特別是自動代碼生成功能，能夠在開發(fā)一次模型后，使用代碼生成功能將其部署到各種不同的平臺上，例如生成C++代碼，或生成CUDA代碼應用于GPU上，例如NVIDIA，以及HDL代碼，應用在FPGA上，一個來源，多個目標，全部自動實現(xiàn)。

MathWorks提供的Deep Network Quantizer工具，可以快速導入一個預訓練好的模型，根據(jù)真實數(shù)據(jù)對模型進行校準，校準統(tǒng)計量范圍，并對網(wǎng)絡各層進行量化，或創(chuàng)建定點運算表達，驗證。

Jim Tung表示：“我們還支持其他傳統(tǒng)的機器學習算法的定點代碼生成，例如決策樹，支持向量機模型，這些模型的自動代碼生成是可靠性和速度的關鍵。”

工業(yè)領域的強化學習

AI第四個趨勢則是強化學習開始從游戲領域轉向現(xiàn)實世界的工業(yè)應用領域。Jim Tung認為，強化學習 (RL) 賦能現(xiàn)實世界的工業(yè)應用，尤其是自動駕駛、自主系統(tǒng)、控制設計和機器人。

如今強化學習的實現(xiàn)需要大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源則是模型的仿真，在模型中將模擬一些在現(xiàn)實世界當中難以復現(xiàn)的條件。

Jim Tung提到，MathWorks還開發(fā)了強化學習工具箱，支持內置的和自定義的強化學習智能體的應用。在MATLAB和Simulink當中，用戶可以對環(huán)境進行建模。同時，深度學習工具箱也支持一些強化學習策略的設計。還提供了GPU以及云端的訓練加速功能。另外通過仿真，用戶可以驗證強化學習策略是否合理。同時MathWorks也提供了嵌入式系統(tǒng)的代碼生成，以及之前提到的參考示例供用戶快速起步來進行項目的開發(fā)。

在一個無人駕駛汽車案例中，Simulink模型中有車輛的模型以及軟件部分的控制器模型，此外還有感知算法部分的模型，根據(jù)車載攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)，識別車道，感知周圍的路況。在強化學習部分，使用仿真數(shù)據(jù)訓練智能體做出決策，改善行為。

數(shù)據(jù)質量欠佳

Jim Tung認為，目前采用 AI 所面臨的主要壁壘是數(shù)據(jù)質量欠佳。所謂數(shù)據(jù)質量，涉及兩個部分一個是數(shù)據(jù)的質量，一個是數(shù)據(jù)的范圍。首先是故障問題數(shù)據(jù)，這些對預測性維護非常有幫助，背后則需要故障模式的仿真。另外，各類數(shù)據(jù)不均衡。MathWorks可以提供數(shù)據(jù)可視化標準化的工具，數(shù)據(jù)質量。

仿真可以解決這個難題。Jim Tung表示，一方面人們真正需要的是異常和嚴重故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)。另一方面，從物理設備中生成故障數(shù)據(jù)具有破壞性而且代價高昂，最佳做法是通過仿真呈現(xiàn)故障行為生成數(shù)據(jù)，進而運用合成數(shù)據(jù)訓練準確的 AI 模型。

據(jù)了解，可以采用在基于模型設計的流程當中開發(fā)的模型，對模型進行些許調整，來模仿故障模式，而不是正常工作模式。這些故障模式的模型可以仿真生成大量的數(shù)據(jù)來描述故障狀態(tài)，用于訓練AI模型以及故障檢測。

Jim Tung表示：“使用Simulink提高訓練數(shù)據(jù)質量的場景很多，其中之一是，AI可以被用在多種產(chǎn)品中，而不僅僅是一種終端的解決方案，同樣它也是一系列的技術，可用于多個領域，例如說雷達信號的仿真，以及無人駕駛汽車，還有激光雷達傳感器的感知算法，因此可以被MathWorks各類用戶使用。”

月，MathWorks在Gartner 的《2020 年數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限》報告中被評為領導者。Gartner 對 MathWorks 的前瞻性和執(zhí)行能力進行評估后，將該公司定位為 2020 年度領導者。

Jim Tung認為：“在整個魔力象限中，MathWorks獨特點在于，我們主要服務工業(yè)用戶，即那些建造并提供實際的物理設備、機器、汽車的企業(yè)等。Gartner在評估的時候，他們也考慮到了這一點，越來越多的數(shù)據(jù)來自于機器和硬件資產(chǎn)，這也是將我們MathWorks認定為在產(chǎn)品的完整度和遠見性方面最強的一個供應商的部分原因。因為我們認識到AI的應用前景不僅在數(shù)據(jù)挖掘上，更重要的是怎樣管理和優(yōu)化資產(chǎn)。這是我們區(qū)別于其他供應商的一點。為什么說我們和象限中的其他廠商并不是競爭對手，因為我們在大多數(shù)情況下各自面向的是不同的市場。”

MathWorks的想法很純粹，即盡量滿足AI工業(yè)應用的需求。AI工業(yè)需要什么，MathWorks就制造什么。