AIPOCH Open-Science

KI-Forschungsumgebung für reproduzierbare Wissenschaft — quelloffen, lokal betrieben und modellunabhängig.

Dieses Dokument ist eine Übersetzung der englischen README.md. Bei Abweichungen ist die englische Version maßgeblich.

AIPOCH Open-Science ist eine quelloffene Arbeitsumgebung für die Forschung mit KI. Beginnen Sie mit einer Frage, einer wissenschaftlichen Veröffentlichung oder einer Datendatei. Beschreiben Sie in eigenen Worten, was Sie herausfinden möchten, und arbeiten Sie mit einem KI-Agenten, um Belege zu sichten, Daten zu analysieren oder ein Diagramm zu erstellen.

Um nachzuvollziehen, wie ein Ergebnis zustande kam, können Sie die verfügbaren Eingabedaten, den Code und den Ausführungsverlauf einsehen. Wenn Sie Ihre Arbeit teilen möchten, wählen Sie die Gesprächszweige, Dateiversionen, Notebook-Aufzeichnungen und Prüfnachweise aus und exportieren Sie sie als .science-Paket.

💡 AIPOCH Open-Science v1.1.0 — Neuerungen

5. November 2026

• Forschungsfilme: Jede Sitzung als portablen, kommentierten Forschungsfilm mit Terminal-Wiedergabe und Sprachausgabe exportieren.
• Mobile Kopplung: Ein Telefon oder Tablet per QR-Code verbinden, über lokales WLAN oder einen Pinggy-Tunnel.
• Literatur in CLI und MCP: Referenzen von der Befehlszeile und aus MCP-Clients durchsuchen und verwalten — mit schreibgeschütztem Durchsuchen und Schreibwerkzeugen.
• Fortsetzbare Übersichten: Stapelübersichten von Publikationen setzen nach Unterbrechungen fort, ohne fertige Ergebnisse erneut zu erzeugen.
• Ressourcenzentrum: Umbenanntes Ressourcenzentrum mit angepasstem Layout der Fallbibliothek, kompakteren externen Links und Recheneinstellungen unter Verbindungen.
• Diagnose: Exporte bewahren die Ausführungsevidenz des Notebooks, erlauben die Auswahl historischer Backend-Protokolle und können optionale Ressourcenaufzeichnungen enthalten (Windows).
• Zuverlässigkeitskorrekturen: Unterhaltungen nach Unterbrechungen wiederherstellen, PDF-Abbildungen und -Tabellen aus durchsuchbaren Scans zurückgewinnen sowie Start, Windows-Aktualisierungsprüfungen und Speichernutzung verbessern.

Vollständige Versionshinweise v1.1.0

Inhaltsverzeichnis

• Schnellstart
• AIPOCH Open-Science .science-Forschungspakete
• AIPOCH Open-Science: Paper und Zitierung
• Benchmark-Ergebnisse
• Kernkompetenzen
• Modellanbieter
• Daten, Berechtigungen und Vertrauen
• Entwicklung & Verpackung
• Häufig gestellte Fragen
• Mitwirkende
• Machen Sie mit
• Lizenz
• Sterngeschichte

🚀 Schnellstart

1. Laden Sie die App herunter

Öffnen Sie die offizielle Download-Seite und wählen Sie das passende Installationspaket aus:

Hinweise zu Prüfungen vor der Installation finden Sie unter Download überprüfen.

Die eigenständigen CLI-Archive für macOS, Linux und Windows enthalten Node.js und lassen sich ohne Homebrew oder npm verwenden.

Unter macOS können Sie die App auch mit Homebrew installieren:

brew install --cask open-science

Für die eigenständige CLI unter macOS oder Linux verwenden Sie den separaten AIPOCH-Tap:

brew install aipoch/tap/open-science

Die Formula enthält Node und benötigt keine laufende Desktop-App; ihre Version kann vom Desktop-Cask abweichen. Voraussetzungen und Upgrades stehen im Leitfaden zur eigenständigen Laufzeit.

Für die eigenständige CLI und Web-Oberfläche installieren Sie das veröffentlichte npm-Paket mit Node.js 22.13.0 oder neuer:

npm install --global @aipoch/open-science
open-science start --no-open
open-science url

Öffnen Sie die ausgegebene URL, um die Einrichtung abzuschließen, oder folgen Sie der Terminal-Einrichtungsanleitung. npm unterstützt macOS ARM64/x64, glibc-Linux ARM64/x64 und Windows x64; die Desktop-App ist nicht erforderlich. Lassen Sie optionale npm-Abhängigkeiten aktiviert und beachten Sie die Linux-Voraussetzungen und Aktualisierungshinweise. Die URL enthält ein Authentifizierungstoken; halten Sie sie geheim.

Unter Windows bleiben Forschungsdaten bei einer Neuinstallation erhalten. Für eine vollständige Bereinigung nutzen Sie das Werkzeug zum Zurücksetzen, das lokale Daten nach Bestätigung dauerhaft löscht.

2. Schließen Sie die Ersteinrichtung ab

Folgen Sie dem Einrichtungsassistenten: Umgebung → Datenspeicherort → Agent-Runtime → Modellanbieter → Notebook-Runtime.

Schließen Sie die erforderlichen Prüfungen für Umgebung und Agent-Runtime ab und testen Sie die Modellverbindung. Python/R Notebook ist optional; Notebook und Datenspeicherort lassen sich später in den Einstellungen ändern.

Darstellung und Benachrichtigungen finden Sie in den Systemeinstellungen. Unter Allgemein finden Sie die Anleitung zur manuellen Installation und Aktualisierung.

Hostkompatibilitäts-, Speicher- und Netzwerkprüfungen	Anbieter, API-Schlüssel, Endpunkt und Modellvalidierung

3. Starten Sie ein Forschungsprojekt

1. Klicken Sie auf Neues Projekt, öffnen Sie eine Sitzung und beschreiben Sie Forschungsziel, Eingaben und gewünschte Ergebnisse.
2. Hängen Sie Dateien an, wählen Sie Modell und Freigabeprofil und senden Sie die Aufgabe. Mit @ verweisen Sie auf Projektdateien, mit / wählen Sie eine Fähigkeit.
3. Prüfen Sie Werkzeugaktivitäten und Freigabeanfragen, betrachten Sie die Ergebnisse und die verfügbaren Belege in der Provenienzansicht.

Screenshots in dieser README-Datei veranschaulichen den Arbeitsablauf. Beschriftungen, Kataloge und andere Schnittstellendetails können von der von Ihnen installierten Version abweichen.

AIPOCH Open-Science .science-Forschungspakete

Exportieren Sie eine abgeschlossene Forschungssitzung als portables .science-Paket zur Prüfung, Übergabe und Archivierung. Wählen Sie die Gesprächsverzweigungen, Dateiversionen, Notebook-Aufzeichnungen und Verifikationsevidenz aus, die enthalten sein sollen, und importieren Sie das Paket anschließend in ein anderes Projekt oder auf einen anderen Rechner.

Export und Import sind in der Desktop-App, in lokalen Web-Sitzungen und über die headless CLI verfügbar. Entfernte Web-Sitzungen können keine beliebigen lokalen Paketpfade lesen oder schreiben.

Exportieren → übertragen → prüfen

1. Exportieren Sie eine abgeschlossene Sitzung und wählen Sie die einzuschließenden Inhalte aus.
2. Übertragen Sie die .science-Datei an eine mitwirkende Person oder auf einen anderen Rechner.
3. Importieren Sie die Datei in ein Projekt. Rechts zeigt Research replay den aufgezeichneten Ablauf; links können Sie Fragen stellen und auf feste Schritte verweisen.

Importierte Aufzeichnungen bleiben schreibgeschützt; die Wiedergabe führt weder Code noch Modellaufrufe aus und stellt keine Anmeldeinformationen wieder her. Die erste Frage erstellt eine zugehörige beschreibbare Diskussion. Mit Fork to continue erstellen Sie eine Arbeitskopie. Eine erneute Ausführung benötigt weiterhin ein vollständiges Rezept, notwendige Eingaben und eine verfügbare Laufzeit.

Side Chats, private Lesezeichen und Anmeldeinformationen sind ausgeschlossen; enthaltene Dateien hängen von der Exportauswahl ab. Empfangene Prüfprotokolle beschreiben die Prüfungen des Absenders, keinen erneuten Lauf auf diesem Computer. Siehe die Anleitung für .science-Pakete.

AIPOCH Open-Science: Paper und Zitierung

AIPOCH Open-Science: An Open-Source AI Research Workbench with Reproducible .science Packages

arXiv-Preprint · v1 · Eingereicht am 12. Oktober 2026.

Unser Preprint stellt AIPOCH Open-Science vor, eine quelloffene KI-Forschungsumgebung mit portablen .science-Paketen zum Teilen von Forschungskontext, Artefaktversionen und Prüfprotokollen. Lesen Sie das Paper für Einzelheiten zum Austauschdesign der Pakete und zur kontrollierten Evaluation.

Wenn Sie AIPOCH Open-Science in Ihrer Forschung verwenden, können Sie den Preprint zitieren:

@misc{ouyang2026aipochopenscienceopensourceai,
      title={AIPOCH Open-Science: An Open-Source AI Research Workbench with Reproducible .science Packages},
      author={Wen Ouyang and Bocheng Huang and Qianyu Yao and Fei Sun and Minying Deng and Haoyue Cheng and Wenwen Zhou and Lei Mou and Yusi Wei and Jiang Li and Kun Zhu and Lei Wang and Yi Feng and Jiaheng Dai and Ke Qian and Dan Wang and Yahui Wang and Chenyi Wang and Mingsheng Lyu and Yaqiang Zhang and Ping Zheng and Chunhua Tang and Xinge Ma and Xu Zhang and Youjia Fan and Can Lu and Zhijun Dai and Man Hu and Qiqi Xie and Beinan Liu and Yuanning Guo and Yunze Liu and Jinhong Jiang and Xianjun Fu and Mingwei Zhang and Yuanji Xu and Shilin Xia and Bowen Yang and Mingjun Yu and Jingdun Xie and Xuwei Chen and Xia Zou and Yuzhou Xue and Jianguo Zhou and Chunhao Cao and Donghao Tian and Lei Huang and Jinxiao Li and Shengrong Long and Zefeng Song and Honglin Li and Jiang Luo and Wenying Jiang and Shanshan Li and Lei Dai and Ning Jiang and Ying Cai and Chaohui Li and Chunyan Peng and Hetong Zhao and Angqing Li and Chunyan Yang and Chongyang Sun and Yong Li and Xinyu Shi and Wei Dai and Ming Peng and Chen Sang and Yuanyuan Han and Desong Qiu and Haixin Miao and Jian Xu and Yi Chen and Xiaoliang Shi and Tian Shen and Teng Hu and Shuhao Wang and Yingyong Hou and Huimei Wang},
      year={2026},
      eprint={2610.17110},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SE},
      url={https://arxiv.org/abs/2610.17110},
}

Benchmark-Ergebnisse

AIPOCH hat AIPOCH Open-Science bei Aufgaben vom Auffinden einer Publikation über Fragen zu ihrem Inhalt bis zur Ausführung eines Forschungsplans bewertet. Die folgenden Ergebnisse stammen aus eigenen Testläufen von AIPOCH. Jeder Wert bezieht sich auf eine bestimmte Aufgabe und Bewertungskonfiguration.

AstaBench — Literaturaufgaben

ASI-Bench — Pläne ausführen und Methoden auswählen

Die vier Bedingungen verlangen die Ausführung eines vorgegebenen Plans (B1), die Organisation eines Arbeitsablaufs (B2), die Auswahl von Forschungsmethoden (B3) oder Forschung mit ablenkenden Informationen (B4). Die ersten beiden Zeilen der Grafik vergleichen lokale Läufe mit demselben GPT-6-Astra-Modell.

Open-Science erzielte auf B1–B4 79.35, 56.11, 59.67 und 59.46; die lokale Codex-Referenz erzielte 74.78, 56.09, 58.12 und 55.45. Die B2-Werte waren nahezu gleich. Andere veröffentlichte Läufe unterscheiden sich bei Aufgabeninstanzen, Konfigurationen oder Bewertung.

Der lokale B1-Wert umfasst 59 Aufgaben nach einem Ausschluss wegen eines Problems im Bewertungssystem. Für B1/B2 wurden drei lokale Wiederholungen berichtet. B3/B4 verwendeten Open-Science v0.32.0 und ein Ersatz-Bewertungsmodell; jeder Wert ist der Mittelwert aus drei Läufen mit je 60 Aufgaben.

BiomniBench-DA — Biomedizinische Datenanalyse

Auf dem Aufgabensatz Public 50 bewertete Gemini 3.1 Pro die Ergebnisse mit 81.04 und DeepSeek v4-pro mit 77.06. AIPOCH berichtet ihren gleich gewichteten Mittelwert 79.05 für die Konfiguration gpt-5.6-sol (xhigh).

Bewertungsumfang: Die Berichte umfassen lokale oder interne Läufe von August bis November 2026 mit den angegebenen Modellen und Datensplits; für die aktuelle Version wurden sie nicht wiederholt. Referenzwerte sind historische Momentaufnahmen, keine Live-Ranglisten. Werte verschiedener Benchmark-Familien sind nicht direkt vergleichbar, und numerische Unterschiede belegen keine statistische Signifikanz.

Details stehen im AstaBench- und ASI-Bench-Bericht sowie im BiomniBench-DA-Bericht.

Kernkompetenzen

AIPOCH Open-Science verbindet Projektverwaltung, modellübergreifende Agentenausführung, Python- und R-Notebooks, wissenschaftliche Datenkonnektoren, unveränderliche Artefaktversionen mit Provenienz und berechtigungsbasierte Human-in-the-Loop-Kontrolle in einem lokalen Arbeitsbereich. Maßgeblich für veränderliche Kataloge, Paketdetails und neue Optionen sind die installierte App und die neuesten Versionshinweise.

Bei Koordinatenabfragen im eQTL Catalogue prüft Open-Science, ob die Koordinaten zum Referenzgenom GRCh38 gehören.

Importieren Sie Literaturangaben, Schlagwörter, Sammlungen und Quellenlinks aus Zotero 10 oder höher, das auf demselben Computer läuft. Lokale PDF-Anhänge können Sie optional kopieren; der Import ist einseitig und ändert Zotero nicht.

Fügen Sie eine Literaturangabe über eine DOI, eine arXiv-ID, eine PMID, eine PMCID oder einen unterstützten Artikellink hinzu oder fügen Sie bis zu 100 Literaturangaben mit jeweils einem Eintrag pro Zeile ein. Prüfen und bearbeiten Sie eine einzelne Literaturangabe vor dem Speichern oder wählen Sie die Einträge für einen Stapelimport aus. Volltext-PDFs können separat hinzugefügt werden.

Dauerhafte PDF-Anmerkungen und Dokumentnotizen sind verfügbar. Mit konfiguriertem Screening-Modell bewerten intelligente Sammlungen Literatur anhand Ihrer Ein- und Ausschlusskriterien. KI- und manuelle Entscheidungen bleiben getrennt und unterstützen die menschliche Prüfung.

Im Lesemodus können Agenten Notizen und Markierungen in verknüpften PDFs auflisten, auffinden und erstellen. PDF-Anmerkungen sind an die kommentierte Dateiversion gebunden und werden nicht zwischen Computern synchronisiert.

In der Detailansicht einer Publikation fasst das konfigurierte Hauptmodell Forschungsfrage, Studienpopulation, Methoden, Hauptergebnisse und Einschränkungen zusammen. Die Übersicht gibt an, ob sie auf dem Volltext oder dem Abstract beruht.

Die optionale OCR erkennt gescannte PDF-Seiten, nachdem die Komponente und die erforderlichen Sprachpakete heruntergeladen wurden. Neun Sprachpakete stehen zur Verfügung: Englisch, vereinfachtes Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Koreanisch und Russisch. Seitenbezogene Abdeckungsanzeigen zeigen, auf welchen Seiten noch Text fehlt.

Übersetzte PDFs können Fließtext und Bildunterschriften optional in ein einspaltiges, inhaltserstes Layout umbrechen; Bilder, Tabellen, Formeln und Bibliografie bleiben dabei in ihrer ursprünglichen Form, und Zuordnungen zwischen Quell- und Ausgabeseiten erleichtern den Vergleich. Bei neuen Einrichtungen sind Ordnerbeschränkungen für Notebook und Befehlszeile standardmäßig aktiviert; diese Laufzeiten bleiben im Arbeitsbereich, in freigegebenen Ordnern und bei von Werkzeugen benötigten Dateien. Die Einstellung steuert keine agenteneigenen Werkzeuge oder entfernten Computer.

In der Desktop-App lässt sich die Artefaktherkunft auch als RO-Crate 1.1 exportieren. Ein versionsgebundenes Umgebungspaket kann nur bei vollständiger Erfassung und Kompatibilität mit der Zielplattform eine verwaltete Umgebung erzeugen; es ist keine vollständige Rechnersicherung.

Durchsuchen Sie den Sharing-Marktplatz nach Forschungsbeispielen, vom Startbildschirm oder aus dem Gesprächsarbeitsbereich aus. Filtern Sie nach Kategorie, suchen Sie nach Stichworten und laden Sie Pakete aus den Detailansichten herunter.

Modellanbieter

AIPOCH Open-Science ist modellunabhängig: Sie können große Cloud-LLM-Anbieter oder ein benutzerdefiniertes Gateway anbinden und ein bestehendes Claude- oder Codex-Abonnement verwenden. Welche Anbieter verfügbar sind, hängt derzeit vom ausgewählten Agenten-Backend und dessen unterstützten API-Protokollen ab. Folgende Verbindungsoptionen stehen zur Verfügung:

Es gibt 25 voreingestellte Anbieteroptionen, darunter OpenAI, Anthropic, DeepSeek und NVIDIA Build. Modelle und regionale Endpunkte hängen von installierter Version und Backend ab; maßgeblich sind Anbieterauswahl und Verbindungstest in der App.

Daten, Berechtigungen und Vertrauen

AIPOCH Open-Science speichert Projektdaten, Einstellungen, Artefaktversionen und Provenienznachweise auf dem lokalen Computer. API-Schlüssel werden lokal abgelegt und nach Möglichkeit durch den sicheren Anmeldedatenspeicher des Betriebssystems geschützt. Protokolle bleiben lokal und werden nicht automatisch hochgeladen.

Dennoch können Daten an externe Dienste übertragen werden. Prüfen Sie insbesondere folgende Fälle:

• Modellanfragen senden den Prompt und den erforderlichen Kontext an den ausgewählten Modellanbieter.
• Websuchen und Remote-Konnektoren senden ihre angezeigten Parameter an externe Dienste.
• Lokale Konnektoren können vertrauenswürdige Befehle auf dem Computer ausführen.
• Die App kann auch Update-Server, Marktplatzkataloge und Download-Dienste für Laufzeiten oder Modelle kontaktieren.
• Anhänge, @-Referenzen, Protokolle und generierte Berichte können vertrauliche Forschungsdaten enthalten.

Wählen Sie das engste Berechtigungsprofil, das zur Aufgabe passt:

Das wirksame Profil hängt vom Backend und bestehenden Freigaben ab. Konnektor-, Werkzeug- und Compute-Netzwerkrichtlinien gelten ebenfalls; prüfen Sie den von der App angezeigten wirksamen Modus.

Prüfen Sie Konnektorparameter und Tool-Aktivität vor der Freigabe. API-Schlüssel, Zugriffstoken, Patientenkennungen, unveröffentlichte Daten oder vertrauliche lokale Pfade gehören niemals in Screenshots oder öffentliche Issue-Protokolle.

Entwicklung & Verpackung

AIPOCH Open-Science besteht aus einem gewöhnlichen Node-Backend und einem Electron-Desktop-Client mit React, TypeScript, Prisma/SQLite und einer ACP-basierten Agentenlaufzeit.

Voraussetzungen für die Quellentwicklung:

• Node.js 24 (siehe .nvmrc) mit npm
• Git
• Notebook-Ausführung ist optional und verwendet App-verwaltete Python/R-Umgebungen oder einen von Ihnen eingerichteten kompatiblen Interpreter.

git clone https://github.com/aipoch/open-science.git
cd open-science
npm install
npm run dev

Build-Befehle und Entwicklungsablauf stehen in der Referenz für Entwicklung und Paketierung und im Beitragsleitfaden.

Localhost-Web- und Headless-Modi

Die Web-Oberfläche läuft mit einem gewöhnlichen Node-Backend, ohne Electron oder grafische Anzeige.

npm run dev:web
npm run pack:backend

Die Web-Oberfläche läuft mit einem gewöhnlichen Node-Backend, ohne Electron oder grafische Anzeige. npm run dev:web und npm run dev:headless bauen und starten Backend und Web-Oberfläche; sie starten weder Desktop noch Infobereich. OPEN_SCIENCE_WEB_PORT wählt den Port (Standard 44100); Strg+C beendet den Vordergrunddienst geordnet.

Quellentwicklung benötigt Node.js 24. Das veröffentlichte npm-Paket und das lokal gebaute eigenständige npm-Tarball benötigen Node.js >=22.13.0. Release-Archive, Homebrew-Formula und Desktop-Befehlsstarter enthalten ihre eigene Laufzeit.

Desktop-App und Browser teilen denselben Dienst. App-Verbindungen und eine ausdrückliche Halteanforderung durch open-science start halten ihn am Laufen. Das Beenden der letzten App stoppt den Dienst nur, wenn keine ausdrückliche Halteanforderung mehr besteht.

CLI · Node

Mobiler Fernzugriff

Über die Remote.It-Kopplung ist dieselbe Localhost-Web-UI auch auf einem Smartphone oder Tablet erreichbar. Koppeln Sie einen Browser mit einem sechsstelligen AIPOCH Open-Science-Code und geben Sie ihn einmal auf dem Desktop frei. Der Arbeitsbereich bleibt erreichbar, ohne den Loopback-Server direkt freizugeben. Das Vertrauen für einen Browser kann widerrufen werden; Änderungen des Modus oder das Beenden des Dienstes machen aktive Remote-Sitzungen sofort ungültig.

Der Host muss eingeschaltet und online bleiben; AIPOCH Open-Science und der Remote.It-Agent müssen laufen. Der Host muss einem angemeldeten Remote.It-Konto hinzugefügt sein. Browserfreigaben laufen ab und sind widerrufbar; siehe die Fernzugriffsanleitung.

Headless CLI und SDK

Die Headless-CLI und das Node.js-SDK ohne zusätzliche Abhängigkeiten verwenden denselben lokalen Daemon sowie dieselben Projekte, Sitzungen, Anmeldeinformationen und Berechtigungen wie die Desktop- und Weboberflächen. Die ausführliche Anleitung liegt beim veröffentlichbaren Paket, sodass nur eine Befehlsreferenz gepflegt werden muss:

• CLI-Anleitung – Installation, Dienstlebenszyklus, Aufgabenautomatisierung, Artefakte, Ausgabeformate und Exit-Codes
• SDK-Paketübersicht – Node.js-Schnellstart und Einstiegspunkt des Pakets

Die eigenständige CLI kann ihre Recherchewerkzeuge über open-science mcp für externe MCP-Clients bereitstellen. Starten und authentifizieren Sie zuerst den Dienst des ausgewählten Profils. Der Adapter verwendet dessen bestehende Berechtigungen; er ist weder eine separate Sandbox noch schreibgeschützt, sodass verbundene Clients Änderungen speichern und Modellkosten verursachen können. Beliebiger Befehlszeilen- oder RPC-Zugriff, Anmeldedatenverwaltung, Dateiimport und -export, Downloads auf einen Pfad und ein entfernter HTTP-MCP-Endpunkt werden nicht bereitgestellt.

Häufig gestellte Fragen

# Start the service in the background
open-science init
open-science start --no-open

# Create a project and run a task by its exact name
open-science project create "Systematic review"
open-science run --project "Systematic review" \
  --prompt-file ./task.md \
  --approval-profile auto \
  --skill literature-review \
  --wait --json

# Download a generated artifact
open-science artifacts list <session-id> --json
open-science artifacts download <artifact-id> --output ./report.md

Mitwirkende

Vielen Dank an alle, die mit Code, Dokumentation, Übersetzungen, Fehlerberichten und Unterstützung der Community zu AIPOCH Open-Science beitragen.

Mitwirkende auf GitHub ansehen

Machen Sie mit

Helfen Sie, AIPOCH Open-Science zu verbessern: Melden Sie einen Fehler, schlagen Sie eine Funktion vor, stellen Sie eine Frage oder leisten Sie einen Beitrag. Wählen Sie unten einen passenden Kanal.

Entfernen Sie vor dem Erstellen eines öffentlichen Issues API-Schlüssel, Token, private Dateipfade, unveröffentlichte Daten, Patientenkennungen und anderes vertrauliches Material aus Protokollen und Screenshots. Informationen zum Entwicklungsworkflow finden Sie in CONTRIBUTING.md.

Wenn AIPOCH Open-Science für Sie nützlich ist, geben Sie dem Repository auf GitHub einen Stern.

Gelieferte, teilweise umgesetzte und geplante Funktionen finden Sie in der Capability Map.

Lizenz

Apache-Lizenz 2.0 – siehe LICENSE.

Sterngeschichte