SR No.Category Head of Teaching/ Assessment Abbreviation used 1 Teaching Theory Th 2 Teaching Laboratory Lab 3 Teaching Tutorial Tut 4 Teaching Open Elective OE 5 Teaching Multi Disciplinary MD 6 Teaching Computer Science CS 7 Teaching Machine Learning ML 8 Assessment Laboratory Continuous Assessment CA 9 Assessment Mid Semester Assessment MSA 10 Assessment End Semester Assessment ESE 11 Assessment Home Assignment HA 12 Assessment Course Project CP 13 Assessment Group Discussion GD 14 Assessment PowerPoint演讲PPT 15评估类测试–1 CT1 16评估类测试–2 CT2 17评估学期检查MSE 18评估末学期考试ESE 19评估书面考试WRT 20评估多项选择问题MCQ 21评估实验室实验室实验室
1. IGNagrath,《模拟电子学》,PHI 2. 《模拟电子学》,AK Maini,Khanna 出版社 3. 《微电子工程》——Sedra 和 Smith-Oxford。 4. 《电子设备和电路原理》——BL Thereja 和 Sedha——S Chand 5. 《数字电子学》——Kharate——Oxford 6. 《数字电子学——逻辑和系统》,J.Bigmell 和 R.Donovan 编著;Cambridge Learning。 7. 数字逻辑和状态机设计(第 3 版)– DJComer,OUP 8. 电子设备与电路理论 – Boyelstad & Nashelsky - PHI 9. Bell-Linear IC & OP AMP—Oxford 10. P.Raja- 数字电子学- Scitech Publications 11. Morries Mano- 数字逻辑设计- PHI 12. RPJain—现代数字电子学,2/e,McGraw Hill 13. H.Taub & D.Shilling,数字集成电子学- McGraw Hill。14. D.RayChaudhuri- 数字电路-Vol-I & II,2/e- Platinum Publishers 15. Tocci,Widmer,Moss- 数字系统,9/e- Pearson 16. J.Bignell & R.Donovan- 数字电子学-5/e- Cenage Learning。 17. Leach & Malvino—数字原理与应用,第 5 版,McGraw Hill 18. Floyed & Jain- 数字基础-Pearson。课程成果:ESC 301.1 定义基本模拟电路,例如放大器、Wein 桥振荡器、多谐振荡器、Schimtt 触发器和 555 定时器。ESC 301.2 使用二进制数字系统和布尔代数的基础知识区分模拟系统和数字系统。
基因,遗传物质和遗传学的研究依赖于研究这种遗传物质中的突变或错误,这有助于我们定义特定的功能。在1941年,乔治·比德尔(George Beadle)和爱德华·劳里·塔图姆(Edward Lawrie Tatum)描述了遗传突变如何导致细胞代谢途径的错误。他们从事面包模具,Neurospora crassa。代谢途径实际上是在生物体中发生的化学反应。这些反应中的许多反应需要催化反应的酶。在他们的实验中,X射线带来的遗传物质中的误差阻止了霉菌的生长。通过一些实验性观察,他们假设一个基因的突变改变了一种酶的功能,因此它负责产生该酶。这是重要的“一种基因酶假说”的基础。
背景有机会学习如何制造简单的医疗材料和设备,如何收集有关人类受试者和其他生物样本的数据,以及如何分析结果以解决各种与健康有关的问题。课程以一系列关于计划实验室模块的原则的讲座开始。然后,学生将组建团队,在不同生物医学工程领域进行许多手工实验室模块,以实现课程的目标和学习成果。实验室模块的例子包括生物信号获取的基本生物医学装置,先进的电生理技术,用于药物递送的生物材料的制造,PCR和凝胶电泳,共凝聚电泳,功能MRI数据处理,功能性MRI数据处理,生物医学培训的肌肉进行肌肉的锻炼,以进行肌肉的锻炼,以进行肌肉的锻炼,以进行肌肉的分解,评级,评级为摩擦,测度,评级,衡量,摩擦量,摩擦性,摩擦性,摩擦性,摩擦性,摩擦式,测度,摩擦式效果。外骨骼机器人等。
Semester 1 (9 credits) Semester 2 (9 credits) Quantitative Methods 1 Quantitative Methods 2 Core Cognitive Psych class 1 Core Cognitive Psych class 2 Research Research Semester 3 (9 Credits) Semester 4 (9 credits) Core Cognitive Psych class 3 Elective 2 Elective 1 Elective 3 Thesis/Capstone Thesis/Capstone