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.
Einführung in die erweiterte Tomographie
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Einführung in die erweiterte Tomographie
Dozenten: Lars Pilgaard Mikkelsen
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40 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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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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1 Video1 Lektüre1 Diskussionsthema
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5 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
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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
Das ist alles enthalten
2 Videos
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10 Videos6 Aufgaben1 Diskussionsthema7 Unbewertete Labore
Kurze Präsentation der Dozenten und im Honors-Teil Arbeit mit anderen Fällen
Das ist alles enthalten
6 Lektüren2 Unbewertete Labore
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.9 (19 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Physik und Astronomie interessieren
Duke University
University of Michigan
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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JM
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Geprüft am 9. Okt. 2022
JA
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Geprüft am 22. Nov. 2020
YA
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Geprüft am 24. Apr. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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