摘要实践课在生物学研究中非常重要,特别是在细胞学学科中,由于其抽象性质而常常被视为具有挑战性。仅有理论是不够的,必须将理论知识与实践经验相结合,才能激发学生对科学的兴趣。这项研究是在农业综合高中一年级学生中进行的,学生们在进行 DNA 提取实验(涉及收集唾液)之前接受了 DNA 的理论基础。这项工作旨在表明 DNA 研究是理解生物学的重要工具,以及 DNA 提取实验对大多数高中生有何相关性和益处。
2。进行实验室研讨会,使学生能够获得细菌文化技术的动手经验3。案例研究竞赛:组织案例研究竞赛,学生可以在团队中工作以分析和解决与细菌学和病毒学有关的假设案例。4。安排进行微生物学研究机构的实地考察,例如政府实验室,工业环境或医疗机构。
BTCS 614-18 软件项目管理 BTCS 615-18 软件项目管理实验室 BTCS 616-18 数据科学 BTCS 617-18 数据科学实验室 BTCS 618-18 机器学习 BTCS 619-18 机器学习实验室 BTCS 620-18 移动应用开发 BTCS 621-18 移动应用开发实验室 BTCS ZZZ-18:选修课-IV
推荐读数1。J.D.ryder:网络,线和字段2。J. Millman和C. Halkias:综合电子3。J.D.Ryder:电子基本和应用4。J.肯尼迪:电子通信系统5。J. Millman和A. Grabel:微电子6。B.G. Streetman,S。Banerjee:固态电子设备7。 G.F.诺尔:辐射,检测和测量8。 sedra和Smith:微电子设备9。 taub and Schilling:数字集成电子10。 S.Y. LIAO:微波设备和电路11。 H.J. 帝国:微波原则12。 P. bhattacharyya:半导体光电设备13。 S.M. sze:半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski:电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper:现代电子仪器和测量技术(印度Prentice Hall)B.G.Streetman,S。Banerjee:固态电子设备7。G.F.诺尔:辐射,检测和测量8。 sedra和Smith:微电子设备9。 taub and Schilling:数字集成电子10。 S.Y. LIAO:微波设备和电路11。 H.J. 帝国:微波原则12。 P. bhattacharyya:半导体光电设备13。 S.M. sze:半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski:电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper:现代电子仪器和测量技术(印度Prentice Hall)G.F.诺尔:辐射,检测和测量8。sedra和Smith:微电子设备9。taub and Schilling:数字集成电子10。S.Y. LIAO:微波设备和电路11。 H.J. 帝国:微波原则12。 P. bhattacharyya:半导体光电设备13。 S.M. sze:半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski:电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper:现代电子仪器和测量技术(印度Prentice Hall)S.Y.LIAO:微波设备和电路11。H.J.帝国:微波原则12。P. bhattacharyya:半导体光电设备13。S.M. sze:半导体设备的物理学14。 Boylestad和Nashelski:电子设备和电路理论15。 A. D. Helfrick和W. D. Cooper:现代电子仪器和测量技术(印度Prentice Hall)S.M.sze:半导体设备的物理学14。Boylestad和Nashelski:电子设备和电路理论15。A. D. Helfrick和W. D. Cooper:现代电子仪器和测量技术(印度Prentice Hall)
牛顿运动定律,牛顿力学的缺点。拉格朗日力学:约束、广义坐标、虚功原理、达朗贝尔原理、保守和非保守系统的拉格朗日运动方程、达朗贝尔原理的拉格朗日方程、拉格朗日公式的应用。汉密尔顿力学:广义动量和循环坐标、汉密尔顿原理和拉格朗日方程、汉密尔顿运动方程、汉密尔顿公式的应用、鲁斯公式。中心力:两体中心力问题、轨道微分方程、开普勒定律、维里定理、中心力场中的散射、卢瑟福散射。变分原理和最小作用原理。正则变换。泊松和拉格朗日括号、刘维尔定理、相空间动力学、稳定性分析。汉密尔顿-雅可比方程和向量子力学的过渡。耦合振子。刚体动力学。非惯性坐标系。对称性、不变性和诺特定理。狭义相对论和相对论力学基础。四矢量公式。电动力学协变公式基础。
6.1。计算机科学与工程技术学士学位(CSE)53 6.2。 信息技术技术学士学位(IT)65 6.3。 计算机科学技术技术学士学位(CST)77 6.4。 信息技术与工程技术学士学位(ITE)89 6.5。 电子技术技术学士学位(ECE)101 6.6。 电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)计算机科学与工程技术学士学位(CSE)53 6.2。信息技术技术学士学位(IT)65 6.3。 计算机科学技术技术学士学位(CST)77 6.4。 信息技术与工程技术学士学位(ITE)89 6.5。 电子技术技术学士学位(ECE)101 6.6。 电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)信息技术技术学士学位(IT)65 6.3。计算机科学技术技术学士学位(CST)77 6.4。信息技术与工程技术学士学位(ITE)89 6.5。 电子技术技术学士学位(ECE)101 6.6。 电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)信息技术与工程技术学士学位(ITE)89 6.5。电子技术技术学士学位(ECE)101 6.6。 电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)电子技术技术学士学位(ECE)101 6.6。电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。 电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。 仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)电气工程技术学士学位(EE)113 6.7。电气和电子工程技术学士学位(EEE)125 6.8。仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。 机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)仪器和控制工程技术学士学位(ICE)137 6.9。机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。 土木工程学士学位(CE)161 7。 仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。 新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)机械工程技术学士学位(ME)149 6.10。土木工程学士学位(CE)161 7。仅提供给核心工程学科的次要专业化172 7.1。新兴地区选修小组(用于较小的专业化) - 仅适用于核心学科(EAE)
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。