AutoQuant X3

O AutoQuant X3 é hoje o pacote mais completo de algoritmos de restauração 2D e 3D disponíveis. Simplesmente de-convolva seus conjuntos de imagens e visualize-os no tempo  e analise todos os parâmetros no mesmo aplicativo fácil de usar.

Principais features

Análise Quantitativa
Modelagem de Risco
Otimização de Portfólio
Backtesting Avançado
Geração de Sinais de Negociação

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Mais Confiável, Mais Acessível

O pacote de deconvolução mais conhecido e confiável é agora a plataforma baseada em GPU mais acessível do mercado. A utilização da Unidade de processamento gráfico em vez da Unidade central de processamento permite que os usuários tenham os mesmos resultados de qualidade em apenas uma fração do tempo.


Imagens acessíveis e claras em uma fração do tempo

Como padrão de deconvolução preferido, o AutoQuant X3, é o pacote mais completo de algoritmos de restauração 2D e 3D disponíveis.

O AutoQuant X3 simplifica a desconvolução dos conjuntos de imagens e a visualização deles no tempo, Z e canal, e analisa todos os parâmetros no mesmo aplicativo fácil de usar.

Agora, o pacote de deconvolução mais fácil de usar e mais confiável do mercado ficou ainda melhor. Apresentando a deconvolução orientada à unidade de processamento gráfico para o AutoQuant X3. Adicionar o módulo à plataforma atual do AutoQuant X3 mantém a facilidade de uso atual, enquanto adiciona a velocidade do processamento da GPU à sua plataforma atual.


Restaurando a fidelidade

O processo de desconvolução restaura a fidelidade e melhora a qualidade das imagens que sofreram distorções inerentes e muitas vezes inevitáveis ​​durante o processo de aquisição de imagens. As limitações ópticas inerentes aos microscópios, combinadas às características da amostra e às técnicas de imagem, geralmente introduzem desfoque e outros tipos de ruído, que comprometem a qualidade da imagem.

As ferramentas de desconvolução do AutoQuant melhoram muito a resolução da imagem e seu contraste, levando a uma visualização aprimorada, melhores medições e análises mais significativas.

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