Erfolge von Kunden

Erfahren Sie mehr darüber wie, Ingenieure und Forscher weltweit mit MATLAB prädiktive Modelle auf der Basis von Engineering-, Fertigungs- und Unternehmensdaten erstellen.

Automobilindustrie

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Autoliv

Automatisierte Beschriftung von LiDAR-Punktewolken für die Sensorüberprüfung

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BMW

Erkennen von Übersteuern mit Machine Learning

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Bosch

Anwendung von fehlerresistenten statistischen Analysen und Machine-Learning-Algorithmen für die Bestimmung von OBD-Schwellenwerten

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Continental

Verkehrszeichenerkennung für Fahrerassistenzsysteme

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Cummins

Eine Sichtweise auf die Bereitstellung von Reinforcement Learning zur Erweiterung des klassischen Reglerentwurfs

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Ford

Verwendung von MATLAB auf Apache Spark für die Analyse der Nutzung von ADAS-Funktionen und Generierung von Szenarien

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Automobilindustrie

Honda

Fleet Analytics zum Entwurf von Strategien für die BS-VI-Entwicklung

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Mahindra

Erstellung eines Modells zur Straßenzustandsschätzung mithilfe von Machine Learning

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Mazda

Mazda treibt die Entwicklung von Motoren mit SKYACTIV TECHNOLOGY voran

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PathPartner

PathPartner entwickelt Machine-Learning-Algorithmen für radarbasierte Automobilanwendungen

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Vitesco

Vitesco Technologies nutzt Deep Reinforcement Learning bei der Antriebssteuerung

Luftfahrt, Raumfahrt und Verteidigung

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Rolls Royce:

Fortschritte bei der Simulation und Modellierung im Bereich der Flugzeugmotoren

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Safran

Anwendung von Simulation und vorausschauender Instandhaltung

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U.S. Air Force und U.S. Navy

U.S. Air Force und U.S. Navy beschleunigen die Analyse von Testdaten

Energieerzeugung, Industrieautomatisierung und Maschinenbau

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Baker Hughes

Predictive Maintenance von Gas- und Öl-Förderanlagen mit Datenanalysen und Machine Learning

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BuildingIQ

Einsatz von Big Data, um die hohen Energiekosten für große Gebäude erheblich zu reduzieren

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GE, Stadtwerke Leipzig

KI und IoT für Anwendungen in Energieanlagen

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Hydro Quebec

Ermittlung der Positionen von Netzstörungen mithilfe von Systemsimulation und Machine Learning

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Mondi

Statistik-basierte Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance für Fertigungsprozesse mit Machine Learning

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RWE Renewables, Hydro Quebec, IMCORP

Zustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung von Versorgungsanlagen mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz

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Shanghai Electric

Erstellen und Bereitstellen von kostensparender Unternehmenssoftware für die Planung und den Entwurf von verteilten Energiesystemen

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Sterlite

Sterlite minimiert mithilfe von Machine Learning die Fertigungskosten von Glasfasern

Medizinische Geräte und CES

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Battelle

Technologie zur Übertragung neuronaler Signale ermöglicht Querschnittgelähmtem das Bewegen von Arm und Hand

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GSK

GSK nutzt historische Daten zur Verbesserung von Fertigungsprozessen und Produkten

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IDNEO

Entwurf von Algorithmen für Embedded Computer Vision und Machine Learning zum Interpretieren von Blutgruppentests

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Kinesis Health Technologies

Beurteilung des Sturzrisikos von Senioren mithilfe von Trägheitssensoren und Machine Learning

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Stanford University

Sichtung von Daten aus mehreren Quellen für sicherere Batteriematerialien mithilfe von Machine Learning

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CAEML

CAEML forscht mithilfe von Machine Learning an Hardwaredesign und -optimierung

Finanzdienstleistungen

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Aberdeen Asset Management

Aberdeen Asset Management implementiert Machine-Learning-basierte Portfolioallokationsmodelle in der Cloud

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HSBC:

Neuronales Netzmodell für CCAR

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QuantUniversity.com

Machine Learning und KI im Risikomanagement

Halbleiter

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ASML

Virtuelle Messtechnik für Halbleiter-Fertigung mit Machine Learning

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Infineon

Machine Learning as a Service mit MATLAB Production Server

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