根据提供的文件信息，内容涉及的是MATLAB 2018版本中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox™）的用户指南。这一部分内容主要向用户介绍了MATLAB中神经网络工具箱的官方文档和版权信息，以及相关的法律条款。虽然提供的部分文字内容是OCR扫描后的结果，但从中我们可以提取出关于该软件包的一些关键知识点。
文档中提到的《Neural Network Toolbox™ User's Guide》的作者包括Mark Hudson Beale、Martin T. Hagan和Howard B. Demuth。他们可能是负责编写神经网络工具箱用户指南的专家或工程师。文档版权信息显示，该软件包的版权归MathWorks公司所有，使用和复制该软件受到许可协议的限制，未经MathWorks公司书面同意，不得进行复制或以任何形式的复制。这强调了版权和许可协议在软件使用中的重要性。
文档进一步提到，通过最新的新闻、销售与服务、用户社区和技术支持，MathWorks提供了多种与用户联系和交流的渠道。这表明MathWorks为用户提供全面的支持服务，包括但不限于在线最新信息更新、产品购买与服务、技术社区交流以及专业的技术支持。
文档还涉及到美国联邦政府采购的特殊条款。如果美国政府需要采购该软件或文档，需要接受文档中列出的协议条款。这一内容反映了软件采购方面的法律要求和MathWorks在联邦政府层面上的法律遵从。
同时，文档中还提到了MathWorks的产品商标，包括MATLAB和Simulink。这些商标在技术社区中具有一定的认知度和品牌价值。此外，MathWorks的产品还受到一个或多个美国专利的保护，公司网站提供了更多相关信息的链接。
文档中的修订历史部分表明，Neural Network Toolbox™ User's Guide可能经过了多次印刷或在线更新，这反映了MATLAB神经网络工具箱在不断发展中，新的版本会不断更新和完善。
从更广泛的角度来看，MATLAB是一个功能强大的数值计算和编程环境，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。MATLAB的神经网络工具箱是该环境中的一个扩展，它提供了一套设计、仿真和实现神经网络的工具。这些工具可以让用户方便地创建和训练各种类型的神经网络模型，比如前馈网络、径向基网络、自组织映射等，并用它们解决各种实际问题，例如模式识别、预测、系统建模等。
总结来说，从提供的文件内容中，我们可以了解到MATLAB神经网络工具箱用户指南的一些基本版权和法律条款信息，并且确认了MathWorks提供的产品支持、品牌信息以及MATLAB软件在神经网络建模中的应用价值。这些知识点对于理解MATLAB神经网络工具箱的使用背景和使用范围有着重要的帮助。
