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CIP-Pool (Computerpool)

CIP-Pool Chemie

21 Arbeitsplätze, 4 davon mit VR-Brillen (aktuell wegen Corona: 10 Arbeitsplätze, 2 davon mit VR-Brillen)

Ort:  Raum 00.004 im Erdgeschoss im Hauptgebäude Albertstrasse 21

Öffnungszeiten:  Montag - Freitag 8:30 - 19:30 Uhr,
                          Samstag & Sonntag: geschlossen
 

Den Studierenden der Fakultät Chemie und Pharmazie stehen aktuelle Rechnersysteme zum Arbeiten in der Uni zur Verfügung.

Die Hardwareausstattung wurde 2020 angeschafft bzw. aktualisiert.

Für Lehrveranstaltungen steht ein 75 Zoll-Bildschirm zur Verfügung. 

                                                                                                                           

 
Kontakt

Bitte wenden Sie sich bei Störungen (Hard- oder Software), Kritik, Anregungen oder weiteren Softwarewünschen an:

cip-support[at]cl.uni-freiburg.de

 

Hinweise zur Nutzung

Für eine Kurzanleitung, auch zur Nutzung der Virtual Reality-PCs, siehe den QuickGuide (zu finden links in der Navigationsleiste unter CIP-Pool).

Der CIP-Pool kann genutzt werden, sofern er nicht durch Lehrveranstaltungen belegt ist. Stattfindende Veranstaltungen sind dem Raumplan am Eingang zum CIP-Pool zu entnehmen.

 

Vorstellungsvideo

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Scannen/Drucken

Für Studierende der Fakultät Chemie und Pharmazie steht entgeltfrei ein s/w Multifunktionsgerät bereit. Dieses darf nur für Ausdrucke im Rahmen der Lehre (z.B. für Protokolle, Übungsblätter, etc.) benutzt werden. Der Ausdruck langer oder fachfremder Dokumente ist nicht gestattet.

 

Software

Wir bieten unter der Lehrpool-Umgebung ein Window 10 - Image mit folgenden Programmen (alle 3 Monate aktualisiert auf aktuelle Version):

 

  • ChemDraw (Campuslizenz)
  • ChemSketch
  • DrawXTL
  • LibreOffice
  • Mercury
  • MikTeX + TexStudio
  • MS Office 2016
  • Origin (Campuslizenz)
  • PyMol
  • TopSpin
  • gnumeric
  • VMD
  • WinCoot
  • Spectra
  • enCIFer
  • GIMP
  • ChimeraX
  • Nanome (an den 4 VR-Rechnern)
  • Python mit versch. Modulen (Jupyter Notebook, numpy, scipy, scitkit learn, keras, tensorflow, matplotlib, seaborn, pandas)