WRF puede no ser siempre lo más fácil con lo que trabajar. A pesar de que muchas capacidades de edición están disponibles en el mercado, no todas ofrecen una herramienta simple. Desarrollamos DocHub para hacer que la edición sea sin esfuerzo, sin importar el formato del documento. Con DocHub, puedes rápidamente y sin esfuerzo poner en negrita epitafios en WRF. Además, DocHub ofrece una variedad de otras características que incluyen creación de documentos, automatización y gestión, soluciones de firma electrónica compatibles con el campo, e integraciones.
DocHub también te permite ahorrar esfuerzo al producir plantillas de documentos a partir de documentos que usas regularmente. Además, puedes beneficiarte de nuestras muchas integraciones que te permiten conectar nuestro editor a tus programas más utilizados sin esfuerzo. Tal herramienta hace que sea rápido y fácil trabajar con tus documentos sin ningún retraso.
DocHub es una característica útil para uso individual y corporativo. No solo ofrece una colección integral de herramientas para la creación y edición de documentos, y la integración de firma electrónica, sino que también tiene una variedad de capacidades que resultan útiles para producir flujos de trabajo simples y de múltiples niveles. Cualquier cosa añadida a nuestro editor se guarda de manera segura de acuerdo con los estándares líderes de la industria que protegen la información de los usuarios.
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hola, soy Spencer Hoover y estoy dando esta presentación en el contexto del taller de Minnesota 2019 en CMRR en noviembre y quiero hablar sobre fMRI dependiente de la capa, específicamente fMRI dependiente de la capa con secuencias que son sensibles a los cambios en el volumen sanguíneo cerebral y, como se ha demostrado mucho en la literatura ya, no es tan sencillo medir de manera confiable su fMRI dependiente. El método de MRI necesita que se cumplan muchas, muchas medidas de calidad. Si bien ha habido muchos avances en los últimos años para hacer que la fMRI dependiente de la capa sea más sensible, más específica, tenga una mayor cobertura, una adquisición más rápida y una resolución muy alta, no es tan sencillo lograr todas estas características al mismo tiempo. Así que en esta presentación quiero hablar sobre nuestros enfoques para impulsar tantos de estos parámetros del modelo pentagonal y de secuencia aquí al mismo tiempo y me gustaría hablar sobre la especificidad y la sensibilidad primero porque esos son algunos de los más importantes.
