Ofrecemos un amplio catálogo de software y hardware especializado en áreas tan diversas como cómputo paralelo, comunicaciones inalámbricas, generación y validación e códigos, matemáticas, modelado 3D, optimización de procesos, procesamiento de señales e imágenes, simulación y pruebas en tiempo real, sistemas de control, visión por computadora, entre otros.
Contamos con diversas herramientas para el manejo y análisis de bases de datos, análisis estadístico en sección cruzada, series de tiempo y datos panel. También ofrecemos soluciones para la investigación académica en áreas como econometría, medicina, psicología, etcétera, y para el sector comercial en áreas como minería de datos, gestión de riesgo, Business Inteligence, entre otros.
La enfermedad por coronavirus (COVID-19) es una nueva cepa de enfermedad en humanos descubierta en 2019 que nunca se ha identificado en el pasado. En la actualidad, muchas personas se ven afectadas y están siendo tratadas en todo el mundo, causando una pandemia mundial.
Las herramientas de detección y diagnóstico ofrecen una valiosa segunda opinión a los médicos y les ayudan en el proceso de detección. Este tipo de mecanismo también ayudaría a proporcionar resultados a los médicos rápidamente.
En este blog, estamos aplicando una técnica basada en Deep Learning (DL) para detectar COVID-19 en radiografías de tórax utilizando MATLAB.
La semana pasada, mi colega Mariano Lizarraga Fernández me señaló la simulación posterior a Washington de COVID-19 y pensamos que sería interesante implementar algo similar con los productos MathWorks. Ahora que Cleve publicó un simulador basado en MATLAB, es hora de que publiquemos nuestra simulación implementada usando Simulink, Stateflow y SimEvents. Así es como se ven los resultados para un conjunto aleatorio de 50 "agentes" (el verde es antes de la infección, el rojo se infecta y el azul se recupera):
Acceda a este blog y conozca más de las herramientas MATLAB.
Rozzana Almaráz
Ejecutivo MATLAB Académico
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Gabriela Hernández
Ejecutivo MATLAB Académico
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