Existen numerosas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero engorrosas de usar. DocHub proporciona la respuesta a estas molestias con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten realizar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas restaurar rápidamente la certificación en SE, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es extremadamente fácil: subes tu archivo SE a nuestro editor → se transforma instantáneamente a un formato editable → realizas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu documentación.
Tan pronto como se apliquen todas las modificaciones, puedes transformar tu documentación en una plantilla reutilizable. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir a Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites el mismo formulario. ¡Prueba DocHub hoy!
[Música] el primer orador va a ser Scott Jewelry Scott es el director de investigación en el laboratorio de rendimiento humano aquí en Stanford y va a hablar brevemente sobre open cap que es de lo que Scott ya mencionó así que es algo de lo que la gente en Stanford está muy emocionada y Scott ¿de qué se trata? bien gracias Ellen algunas medidas del movimiento humano y las fuerzas musculoesqueléticas que lo subyacen son críticas para entender el rendimiento y prevenir enfermedades desafortunadamente, estas cantidades rara vez se miden en la práctica porque requiere un laboratorio de captura de movimiento costoso y un análisis intensivo en tiempo por un experto para resolver este problema, desarrollamos opencap que es una herramienta basada en la web disponible de forma gratuita que estima fuerzas musculoesqueléticas utilizando dos teléfonos inteligentes open cap combina visión por computadora, aprendizaje profundo y modelos biomecánicos para estimar el movimiento a partir de video, pero va más allá del movimiento y estima fuerzas musculoesqueléticas utilizando simulaciones basadas en física un conjunto de datos de opencap c
