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Founded in 1936, Afni, Inc. is a business process outsourcing (BPO) firm specializing in customer interaction solutions for major companies. The company's core services include customer care, technical support, sales and retention, and first- and third-party accounts receivable management (debt collection). Afni serves clients across various industries, including telecommunications, insurance, healthcare, and media, by managing customer relationships and revenue recovery through its call centers in the United States and the Philippines.

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總結

AFNI 简介

概述

AFNI(Analysis of Functional NeuroImages)是一款主要用于分析和展示多种 MRI 模态的软件套件,包括解剖、功能 MRI(fMRI)和扩散加权(DW)数据。它由 C、Python 和 R 程序以及 shell 脚本组成,主要用于神经影像研究。[2][3][5]

建立时间和背景故事

AFNI 最初由罗伯特·W·考克斯于 1994 年在威斯康星医学院开发。开发工作后来于 2001 年转移至 NIH,并在 NIMH 科学与统计计算核心继续进行。[4]

公司发展中的关键里程碑

  • 1994 年:在威斯康星医学院首次开发。
  • 2001 年:开发工作转移至 NIH。
  • 持续开发:NIMH 科学与统计计算核心一直在积极开发 AFNI,并随着时间的推移不断扩展其功能。[4]

法规遵从性和许可

AFNI 按照 GNU 通用公共许可证的条款免费发布。该软件的主要部分是在威斯康星医学院编写的,该学院拥有该代码的版权。[2][3][4]

AFNI 产品和服务

主要 AFNI 产品

AFNI 提供用于处理、分析和显示 fMRI 数据的工具,这对于绘制人类大脑活动至关重要。[1][2][3]

提供的不同类型的数据分析
  • 功能性磁共振成像 (fMRI) 数据分析:AFNI 提供用于处理、分析和显示 fMRI 数据的工具,这对于绘制人类大脑活动至关重要。[1][2][3]
  • 解剖 MRI 数据分析:AFNI 支持对解剖 MRI 数据的分析,允许创建标准化的大脑图。[2][4]
  • 扩散加权 MRI 数据分析:AFNI 还处理扩散加权 MRI 数据,这对于纤维束重建和其他神经影像应用至关重要。[2][3]
保险范围选择和政策详细信息
  • 预处理步骤:AFNI 包含像 `afni_proc.py` 这样的脚本,执行运动校正和平滑等预处理步骤,以准备用于分析的 fMRI 数据。[4]
  • 可视化工具:AFNI 提供各种可视化工具,包括 SUMA,它允许用户将 2D 数据投影到 3D 皮层表面图上,从而增强对大脑活动模式的理解。[2][4]

其他服务

除了数据分析,AFNI 还提供其他服务,使研究人员能够更有效地利用其软件。

提供的其他服务
  • 交互式和批处理:AFNI 可以交互式使用,也可以使用 shell 脚本灵活地组装以进行批处理,使其能够满足不同的研究需求。[4]
  • 社区支持:AFNI 拥有一个活跃的社区,有一个留言板,用户可以在那里寻求帮助并分享知识。[5]

保费和定价

定价结构

AFNI 免费提供,既有开源代码,也有预编译二进制文件,使全球的研究人员都能使用。[2][3][4]

不同类型数据分析的保费费率概览

由于 AFNI 不是商业产品,而是一种研究工具,因此没有定价结构可以与行业平均水平进行比较。

折扣和特价优惠

由于 AFNI 是一款免费开源软件套件,因此没有折扣或特价优惠。

客户服务和支持

联系方式

AFNI 提供广泛的文档和教程,作为用户的主要支持渠道。[1][2]

可用的客户服务渠道
  • 文档和教程:AFNI 提供广泛的文档和教程,作为用户的主要支持渠道。[1][2]
  • 社区论坛:AFNI 留言板是用户从社区寻求帮助和建议的重要资源。[5]

AFNI 的优缺点

优点

AFNI 提供了一套全面的 fMRI 数据分析工具,使其成为神经影像研究的全面解决方案。[2][4]

选择 AFNI 的优势
  • 全面工具:AFNI 提供了一套全面的 fMRI 数据分析工具,使其成为神经影像研究的全面解决方案。[2][4]
  • 社区支持:活跃的社区和丰富的文档使用户更容易找到帮助和资源。[5]

缺点

AFNI 需要对编程和神经影像概念有很好的理解,这对初学者来说可能是一个挑战。[4]

潜在的缺陷或改进领域
  • 陡峭的学习曲线:AFNI 需要对编程和神经影像概念有很好的理解,这对初学者来说可能是一个挑战。[4]
  • 复杂性:该软件的复杂性可能令人不知所措,尤其是在没有 fMRI 数据分析经验的情况下。[4]

结论

AFNI 是一款功能强大的工具,用于分析和展示 fMRI 数据,具有多种功能和工具。它对参与神经影像研究的研究人员特别有用,为他们提供了数据分析和可视化的必要工具。[2][4]

总结文章中涵盖的主要要点

AFNI 是一个功能强大的工具,用于分析和展示 fMRI 数据,具有多种功能和工具。它对参与神经影像研究的研究人员特别有用,为他们提供了数据分析和可视化的必要工具。[2][4]

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AFNI 是一款功能强大的工具,用于分析和展示 fMRI 数据,具有多种功能和工具。它对参与神经影像研究的研究人员特别有用,为他们提供了数据分析和可视化的必要工具。[2][4]

关于 AFNI 的常见问题解答

以下是一些关于 AFNI 的常见问题解答。

关于该软件的常见问题解答

  • 安装和设置:用户可以使用环境模块(例如 `module load afni`)来配置其环境以供使用。[1][3]
  • 使用和故障排除:AFNI 文档和社区论坛是故障排除和学习如何有效使用该软件的重要资源。[1][5]

参考文献

  1. https://help.rc.ufl.edu/doc/AFNI
  2. https://afni.nimh.nih.gov
  3. https://www.osc.edu/resources/available_software/software_list/afni
  4. https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_Functional_NeuroImages
  5. https://cbmm.mit.edu/afni

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