Dans ce cours, vous aurez l'occasion d'apprendre et d'acquérir une expérience pratique du flux de travail complet de l'analyse tomographique à haute résolution. Vous serez initié à l'acquisition des données, à la reconstruction 3D, à la segmentation et au maillage et, enfin, à la modélisation 3D des données pour extraire les paramètres physiques décrivant les propriétés mécaniques et d'écoulement. L'enseignement et les exercices se dérouleront en étroite interaction avec les meilleurs experts du domaine. Les exercices nécessiteront des compétences de base en programmation et seront réalisés dans un environnement python commun.

Introduction à la tomographie avancée
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Introduction à la tomographie avancée



Instructeurs : Lars Pilgaard Mikkelsen
5 261 déjà inscrits
Inclus avec
67 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : modélisation 3D
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Tests en laboratoire
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Science des matériaux
- Catégorie : Qualité de l'image
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Programmation Python
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 11 modules dans ce cours
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En savoir plus sur Physique et astronomie

The University of Sydney
Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationUniversity of Colorado Boulder

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
77,61 %
- 4 stars
14,92 %
- 3 stars
5,97 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
1,49 %
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Révisé le 24 avr. 2020
Excellent basics on tomography and research oriented course.
Révisé le 13 avr. 2025
Learning lessons are in-depth, explaining various methods in Computed Tomography with real-life examples. Thank you for making this course.
Révisé le 9 oct. 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.
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