Formatos de archivo inusuales dentro de la gestión y modificación de documentos en tu día a día pueden crear confusión instantánea sobre cómo editarlos. Puede que necesites más que software preinstalado para una modificación de documentos eficiente y rápida. Si deseas negar una imagen en docbook o hacer cualquier otra alteración básica en tu documento, elige un editor de documentos que tenga las características para que puedas manejarlo con facilidad. Para manejar todos los formatos, como docbook, elegir un editor que funcione bien con todos los tipos de documentos es tu mejor opción.
Prueba DocHub para una gestión de documentos efectiva, independientemente del formato de tu documento. Tiene potentes herramientas de edición en línea que simplifican tus operaciones de gestión de documentos. Es fácil crear, editar, anotar y compartir cualquier documento, ya que todo lo que necesitas para acceder a estas características es una conexión a internet y un perfil de DocHub en funcionamiento. Solo necesitas una solución de documento. No pierdas tiempo saltando entre varios programas para diferentes documentos.
Disfruta de la eficiencia de trabajar con una herramienta creada específicamente para simplificar el procesamiento de documentos. Ve lo fácil que es editar cualquier documento, incluso cuando es la primera vez que has trabajado con su formato. Regístrate ahora y mejora todo tu proceso de trabajo.
Hola a todos, y bienvenidos. Mi nombre es Dennis. Soy un investigador en el programa de Inteligencia Artificial en Medicina de Harvard, o AIM, participando en IDC para explorar la integración de pipelines de análisis de imágenes basados en IA en la plataforma. En los videos anteriores, mostramos cómo usar el portal IDC para construir cohortes, cómo acceder a los archivos correspondientes a una cohorte, y cómo construir tableros personalizados para tus cohortes. En este breve video, te mostraremos uno de los casos de uso que hemos desarrollado hasta ahora, y te explicaremos cómo la infraestructura en la nube de IDC puede ser aprovechada para hacer investigación en imágenes, así como cuáles son las ventajas que la plataforma ofrece al usuario final. Este caso de uso inicial que desarrollamos es una replicación y extensión del estudio publicado en PLOS medicine por Hosny y colegas, donde los autores compararon el poder pronóstico de las redes neuronales convolucionales de Deep Learning con los modelos de radiómica, en una cohorte de imágenes de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
