In diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, den gesamten Arbeitsablauf der hochauflösenden Tomographie-Analyse zu erlernen und praktisch zu erproben. Sie erhalten eine Einführung in die Datenerfassung, 3D-Rekonstruktion, Segmentierung und Vernetzung und schließlich in die 3D-Modellierung der Daten, um physikalische Parameter zu extrahieren, die mechanische und Fließeigenschaften beschreiben. Der Unterricht und die Übungen finden in enger Zusammenarbeit mit führenden Experten auf diesem Gebiet statt. Die Übungen erfordern einige grundlegende Programmierkenntnisse und werden in einer gängigen Python-Umgebung durchgeführt.
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Einführung in die erweiterte Tomographie
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Dozenten: Lars Pilgaard Mikkelsen
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In diesem Kurs gibt es 11 Module
Dieses Modul stellt den Kurs und die Philosophie hinter seiner Struktur vor
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3 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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5 Videos3 Aufgaben
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5 Videos1 Lektüre5 Aufgaben
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16 Videos11 Aufgaben8 Unbewertete Labore
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2 Videos2 Aufgaben
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5 Videos7 Aufgaben5 Unbewertete Labore3 Plug-ins
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10 Videos6 Aufgaben1 Diskussionsthema7 Unbewertete Labore
Kurze Präsentation der Dozenten und im Honors-Teil Arbeit mit anderen Fällen
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6 Lektüren2 Unbewertete Labore
Dozenten
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Empfohlen, wenn Sie sich für Physik und Astronomie interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
59 Bewertungen
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Geprüft am 23. Nov. 2020
Eventhough this course is hard, I love it. Thankyou
Geprüft am 10. Okt. 2022
Very complete course, it explained the workflow with high precision and good examples. The mathematical background can help you if you want to go deeper in tomography.
Geprüft am 25. Apr. 2020
Excellent basics on tomography and research oriented course.
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