Projekte pro Jahr
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Bernhard Fröhler aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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X-PRO (FTI Wels) - Erforschung und Entwicklung benutzer-zentrierter Methoden für Cross-Virtuality Analytics von Produktionsdaten (X-PRO)
01.01.2020 → 31.12.2024
Projekt: Forschungsprojekt
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MiCi - Multimodale und in-situ Charakterisierungsverfahren für inhomogene Werkstoffe (MiCi)
Kastner, J., Kendel, M., Fröhler, B., Herr, J. & Pointner, T.
01.01.2016 → 31.12.2021
Projekt: Forschungsprojekt
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Quantitative X-ray tomography of advanced polymer composites
Heinzl, C., Fröhler, B. & Heim, A.
01.04.2017 → 31.03.2020
Projekt: Forschungsprojekt
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NanoXCT - NanoXCT - Compact X-ray computed tomography system for nondestructive characterization of nano materials
7. Rahmenprogramm der Europäischen Union
01.05.2012 → 30.04.2015
Projekt: Forschungsprojekt
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Efficient Parametric Curved Glass Fiber Representations
Elberfeld, T., Fröhler, B., Emerson, M. J., Heinzl, C., Kastner, J., De Beenhouwer, J. & Sijbers, J., 2021, (Angenommen/Im Druck). 7 S.Publikation: Konferenzbeitrag › Papier
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Segmentation of Pores in Carbon Fibre Reinforced Polymers Using the U-Net Convolutional Neural Network
Yosifov, M. I., Weinberger, P., Plank, B., Höglinger, M., Fröhler, B., Kastner, J. & Heinzl, C., 2021, (Angenommen/Im Druck). 10 S.Publikation: Konferenzbeitrag › Papier
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Analysis and comparison of algorithms for the tomographic reconstruction of curved fibres
Fröhler, B., Elberfeld, T., Möller, T., Hege, H. C., De Beenhouwer, J., Sijbers, J., Kastner, J. & Heinzl, C., 2 Jul 2020, in: Nondestructive Testing and Evaluation. 35, 3, S. 328-341 14 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Cross-virtuality visualization, interaction and collaboration
Riegler, A., Heinzl, C., Brunner, M., Fröhler, B., Anthes, C., Holzmann, C., Auer, S., Leitner, C., Jetter, H. C., Jodlbauer, H., Friedl, J., Pointecker, F., Schwajda, D. & Tripathi, S., 2020, in: CEUR Workshop Proceedings. 2779Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › Begutachtung
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Faster Training of Deep Convolutional Neural Networks for Material Science through Transfer Learning
Weinberger, P., Maurer, J., Fröhler, B., Kastner, J. & Heinzl, C., 2020.Publikation: Konferenzbeitrag › Papier