博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari(PKI)博士Nimish Kumar Srivastava(NSR),马里兰州阿尔沙德(马里兰州)哈立德博士Shiv Prakash(SP),博士维诺德·库马尔(VK),先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava,博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉
模块 — I(12 小时) MOS 场效应晶体管:FET 和 MOSFET 的原理和操作;P 沟道和 N 沟道 MOSFET;互补 MOS;E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性;MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置:负载线(交流和直流);工作点;固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置;偏置稳定;示例。FET 和 MOSFET 的偏置:固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II(12 小时)BJT 的小信号分析:小信号等效电路模型;CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器;级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析:小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配;源极跟随器和级联系统。模块 —III(8 小时)FET 和 BJT 的高频响应:BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应;CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV(6 小时)反馈放大器和振荡器:负反馈和正反馈的概念;四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器(A、B、AB、C 类)。模块 — V(7 小时)运算放大器:理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍:
高级耳机采用全尺寸封闭式耳塞,适合家庭使用。它们重量轻,佩戴舒适,适合长时间聆听,不会感到疲劳。在家中不受干扰地自由漫步。900MHz 提供更高质量的音频传输和更稳定的信号接收,干扰/丢失更少。可选择三个频道以避免本地干扰。在一个公共发射器上添加无限数量的额外耳机。无线距离可达 50 米。无干扰立体声聆听。不限于视线内使用和自动扫描频道。自动音量调节和自动开/关控制。专业设备,高品质声音。可充电耳机,包括特殊的“AAA”x2 电池。可返回底座充电。家庭音响。高保真品质。超级舒适。长期使用的设计。强大的钕驱动器。温暖的深沉低音响应。大号软垫耳垫。软垫弹性头带。包括 3.5mm 和 RCA 适配器。包括 240vac 电源组。现代香槟金风格,注重舒适性。
微型化是一种快速发展的方法,可用于生产非常小的电子、机械和光学产品和设备,包括计算机、半导体芯片、传感器、生物传感器、IC 和内置于车辆中的微处理器等等。如今,人们可以看到小型便携式设备,可以随时随地放在口袋中携带,其背后的原因是技术可以灵活地将组件微型化,并具有许多优点和应用。微型化不仅在电子产品中,还在纳米技术的进步中发挥着重要作用,这使得制造具有特殊功能和特性的各种结构成为可能。小尺寸和轻便性是混合微电路的优势;它们长期以来一直用于起搏器的除颤器、助听器、柔性聚酰亚胺结构和许多其他应用。便携式设备的微型化和集成化日益显著,可穿戴计算正在实现。本文旨在理解小型化的概念、其优点、缺点和应用
a)候选人应在整个职业生涯中至少获得6.5 CGPA或60%的分数或一级,以便有资格获得博士学位课程。但是,部门研究委员会(DRC)可能会在第10,+2,BA,BA,BSC,BCOM,BCOM,文凭等结果中自行决定将其例外(标记<60%或CGPA <6.5)。(合格学位除外),如果候选人有资格获得Gate/Net/GPAT或其他国家级奖学金测试,例如DST-Inspire等。或在任何研究项目中加入JRF/SRF。
特此通知所有相关人员,根据电子与通信工程系 2024 年 2 月 8 日举行的第一次学术委员会 (BoS) 的建议,主管部门批准了从学期开始的电子与通信工程技术学士(航空电子学)(B.Tech-ECE(Avionics)) 4 至 4 个学期的课程计划和教学大纲。
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。
koreascience.or.kr › article › JAKO2012... PDF 作者:X Wang · 2012 · 被引用次数:203 — 作者:X Wang · 2012 被引用次数:203 Microgrid paradigm, featuring higher flexibility and reliability, becomes an attractive ... power stage, and Digital Signal Processors (DSP) being able.