이것은 최신 릴리스가 1.3.0sourcecode.zip으로 다운로드될 수 있는 MONAI라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 MONAI라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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모나이
기술
MONAI 프레임워크는 Project MONAI에서 만들고 있는 오픈 소스 기반입니다. MONAI는 의료 영상 분야의 딥 러닝을 위한 무료로 사용할 수 있고 커뮤니티에서 지원하는 PyTorch 기반 프레임워크입니다. 기본 PyTorch 패러다임에서 의료 영상 교육 워크플로를 개발하기 위한 도메인 최적화 기본 기능을 제공합니다. Project MONAI에는 연구자와 임상의가 협업하고, 주석이 달린 데이터 세트를 만들고, 표준화된 MONAI 패러다임에서 AI 모델을 구축하는 데 도움이 되는 지능형 오픈 소스 이미지 라벨링 및 학습 도구인 MONAI Label도 포함되어 있습니다. MONAI는 오픈 소스 프로젝트입니다. PyTorch를 기반으로 구축되었으며 Apache 2.0 라이선스로 출시되었습니다. 의료 이미징에 즉각적인 초점을 두고 의료 연구원을 위한 AI 개발의 모범 사례를 포착하는 것을 목표로 합니다. 사용자가 이해할 수 있는 오류 메시지를 제공하고 프로그래밍하기 쉬운 API 인터페이스를 제공합니다. 최첨단 구현과 비교하기 위해 연구 실험의 재현성을 제공합니다.
특징
- MONAI Core는 PyTorch 생태계의 일부인 의료 영상 분야의 딥 러닝을 위한 PyTorch 기반 오픈 소스 프레임워크입니다.
- Apache 2.0 라이선스에 따라 출시됨
- 연구 실험의 재현성 제공
- 기존 노력 및 타사 통합 용이성과 호환되도록 설계
- 엔터프라이즈급 개발로 고품질 소프트웨어 제공
- MONAI Label은 사용자가 주석이 달린 데이터 세트를 만들고 임상 평가를 위한 AI 주석 모델을 구축할 수 있는 지능형 오픈 소스 이미지 라벨링 및 학습 도구입니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/monai.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
