30 ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಬೊಕ್ಕ ನಿಖರವಾದ್ ಹೊಡಿಮಲ್ಪು; ನಿಕ್ಲೆನ ಗುರಿ ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮದ ಪ್ರಕಾರ ಎಂಚ ಉಂಡು ಅತ್ತ್ ತೂಲೆ. ಉಚಿತ, ನೋಂದಣಿ ಬೇಡ.
Helibrain ತಂಡದವರ್ದ್ಜೈವಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಪಿಎಚ್‌ಡಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ರಾಬರ್ಟ್(ಇಂಗ್ಲಿಷ್) ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಲ್ಪುನ ಪ್ರಕಟ ಮಲ್ಪುನಕಡೆಕ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಲ್ಪುನ ದಿನ
ನಿಕ್ಲೆನ ಅಂಕನ್ ಎಂಚ ಓದುವುದು
- ಒಂಜಿ ಗುರಿಗ್ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯ: ಪೂರ್ಣ ಆಟದ ಸಮಯನ್ ಗುರಿಲೆನ ಸಂಖ್ಯೆರ್ದ ಭಾಗ ಮಲ್ಪುನದು, ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ (ms). ಕಡಿಮೆ ಉಂಡಾದ್ ಒಳ್ಳೆ. ತಪ್ಪಿದ ಕ್ಲಿಕ್‌ಲೆ ಸಮಯ ತಿನ್ನುಂಡು; ಅತ್ತ್ ಇಲ್ಲಿಯೂ ತೋಜುಂಡು.
- ನಿಖರತೆ: ಆಟದ ಜಾಗೊಡು ಮಲ್ಪಿನ ಎಲ್ಲ ಕ್ಲಿಕ್‌ಲೆನ ಲೆಕ್ಕೊಡು ಹೊಡಿದ ಗುರಿಲೆನ ಭಾಗ.
- ಅತ್ಯಂತ ಬೇಗದ ಹೊಡೆತ: ಒಂಜಿ ಗುರಿನ್ ಅತೀ ಬೇಗ ಹೊಡಿದ ಸಮಯ.
- ಥ್ರೂಪುಟ್: ವೇಗ ಬೊಕ್ಕ ಕಷ್ಟೊ ಒಂಜಿ ಸಂಖ್ಯೆರ್ದ (ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಬಿಟ್‌ಲೆ; ಕೆಳಗ್ ತೂಲೆ). ಜಾಸ್ತಿ ಉಂಡಾದ್ ಒಳ್ಳೆ.
- ಚಾರ್ಟ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚುಕ್ಕೆ ಒಂಜಿ ಗುರಿ; ಅತ್ತ್ ಕಷ್ಟದ ಮಟ್ಟದ ಎದುರು ಅತ್ತ್ ತಗಲಿದ ಸಮಯ. ಚುಕ್ಕೆ ರೇಖೆ ನಿಕ್ಲೆನ ಸ್ವಂತ ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮದ ರೇಖೆ.
ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮ ಅಂದ್ ಏನು?
ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮದ ಪ್ರಕಾರ, ಗುರಿ ದೂರ ಉಂಡು ಬೊಕ್ಕ ಸಣ್ಣ ಉಂಡಾದ್ ಅತ್ತ್ ಹೊಡಿಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಪಾಡುಂಡು. 1954ಡ್ ಪಾಲ್ ಫಿಟ್ಸ್, ಗುರಿದ "ಕಷ್ಟದ ಸೂಚ್ಯಂಕ" (ಬಿಟ್‌ಲೆಡ್ ಅಳತ ಮಲ್ಪುನದು) ಹೆಚ್ಚಾದ್ ಸಮಯ ಸರಳ ರೇಖೆದಂತೆ ಪೆರಿಯುಂಡು ಪನ್ಪುನದು ತೋರಿಸಾದ್ [1]. ಇನಿ ಅತ್ತ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ್ log2(distance / width + 1) ಪನ್ಪುನ ರೂಪೊಡು ಬರೆಯೆರ್ [2]. ಬಟನ್‌ಲೆನ್ ಸುಲಭವಾದ್ ಒತ್ತೆರೆ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರ್ ಅತ್ತ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪೆರ್.
ತ್ವರಿತ ವಿಷಯೊಲು
- ಅತ್ತ್ ಅಳಪುನದು: ಗುರಿಲೆನ್ ಕಂಡ್, ಅತ್ತ್ ಕಡೆಗ್ ಚಲನೆ ಮಲ್ಪುನೆ ಬೊಕ್ಕ ಅಲ್ಲೇ ನಿಲ್ಪುನೆ—ಗುರಿಲೆನ್ ಎಷ್ಟು ವೇಗೊಡು ಬೊಕ್ಕ ನಿಖರವಾದ್ ತಲುಪುಂಡು.
- ಮೌಸ್‌ದ ಥ್ರೂಪುಟ್: ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪುನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಅಧ್ಯಯನೊಲು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಸುಮಾರು 3.7 ಇಂದ 4.9 ಬಿಟ್ ತೋಜ್ಪುಂಡು [3].
- ಬೆರಲ್‌ದ ಥ್ರೂಪುಟ್: ಒಂಜಿ ಫೋನ್ ಅಧ್ಯಯನೊಡು ಗುರಿಲೆನ್ ತಟ್ಟಿದ 16 ಜನರು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಸುಮಾರು 7 ಬಿಟ್ ತಲುಪೆರ್ [4]. ನಮ್ಮ ಲೆಕ್ಕೊ ಸರಳ ವಿಧಾನೊನ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪುಂಡು (ಕೆಳಗ್ ತೂಲೆ); ಆದುದ್ ನೇರವಾದ್ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪರೆ ಆಪುಜಿ.
- ಟಚ್ ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಡ್ ಸಣ್ಣ ಗುರಿಲು: ಬೆರಲ್ ತಗಲುವಾಗ ತನ್ನಷ್ಟಕ್ ಸುಮಾರು 1 ಇಂದ 1.5 mm ತಪ್ಪು ಉಂಡು; ಸುಮಾರು 7 mm ಗಿಂತ ಸಣ್ಣ ಗುರಿಲೆಡ್ ಹಲವು ತಪ್ಪುಲು ಆಪುಂಡು [5].
- ಮೌಸ್ ಬೊಕ್ಕ ಟಚ್ ಬೇರೆ ಬೇರೆ: ಒಂದೇ ರೀತಿದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪಿನವರ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪುವೆರ್.
ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸ ಎಂಚ ನಡಪುಂಡು
- ಆಟದ ಜಾಗೊದ ನಡುಟು ಆರಂಭ ಮಲ್ಪು ಒತ್ತಲೆ. ಗಡಿಯಾರೊ ಶುರು ಆಪುಂಡು.
- ಗುರಿಲೆನ್ ಹೊಡಿಲೆ. 30 ವೃತ್ತದ ಗುರಿಲು, ಮೂಜಿ ಗಾತ್ರೊಡು, ಒಂಜಿ ಸಲಗ್ ಒಂಜಿ ತೋಜುಂಡು; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಿಂದಿನ ಗುರಿರ್ದ ದೂರೊಡು ಇರುಂಡು. ತಪ್ಪಿದ ಕ್ಲಿಕ್ ನಿಖರತೆಯ ಲೆಕ್ಕೊಡು ಸೇರುಂಡು; ಹೊಡಿವ ತನಕ ಗುರಿ ಅಲ್ಲೇ ಇರುಂಡು.
- ನಿಕ್ಲೆನ ಫಲಿತಾಂಶೊ ಬೊಕ್ಕ ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮದ ರೇಖೆನ್ ತೂಲೆ.
ನಿಕ್ಲೆನ ಅಂಕನ್ ಹಂಚಿಕೊಂಡರೆ, ನಿಕ್ಲೆನ ಗೆಳೆಯೆಗ್ ಅದೇ ಗುರಿಲು ತೋಜುಂಡು.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರಿದ ದೂರೊ ಬೊಕ್ಕ ಗಾತ್ರೊನ್ ತೋಜಿಸಿದಂತೆ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಲೆಕ್ಕ ಮಲ್ಪುವೆರ್; ಕ್ಲಿಕ್ ಎಲ್ಲಿ ತಗಲ್ತು ಅತ್ತ್ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನ ಮಲ್ಪುನ ತಿದ್ದುಪಡಿಲೆನ್ ಸೇರ್ಪಡೆ ಮಲ್ಪುವೆರ್ [3]. ಅದೇ ಕಾರಣೊದ್, ನಿಕ್ಲೆನ ಸ್ವಂತ ಆಟದ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪರೆ ಪನ್ಪುವೆರ್.
ನಿಕ್ಲೆನ ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯೊನ್ ಅತ್ತ್ ಎಂಚ ಪ್ರಭಾವ ಮಲ್ಪುಂಡು?
- ದೂರ ಬೊಕ್ಕ ಗಾತ್ರ. ದೂರದ, ಸಣ್ಣ ಗುರಿಲೆನ್ ಹೊಡಿಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಪಾಡುಂಡು: ಅತ್ತೇ ಫಿಟ್ಸ್ ನಿಯಮ [1, 2].
- ಸಾಧನ. ಮೌಸ್, ಟಚ್‌ಪ್ಯಾಡ್ ಬೊಕ್ಕ ಬೆರಲ್ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನ್ ಕೊರ್ಪುಂಡು. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಅಧ್ಯಯನೊಲೆಡ್ ಟಚ್‌ಪ್ಯಾಡ್ ಮೌಸ್‌ಗಿಂತ ತುಂಬಾ ನಿಧಾನ ಇತ್ತ್ [3].
- ವೇಗೊ ಇಲ್ಲಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆ. ಅವಸರ ಮಲ್ಪುನಗ ತಪ್ಪುಲು ಜಾಸ್ತಿ ಆಪುಂಡು, ಬೊಕ್ಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಪ್ಪುಗ್ ಸಮಯ ಪಾಡುಂಡು. ಒಂದೇ ತಾಳೊಡು ಮಲ್ಪುನಗ ಉತ್ತಮ ಅಂಕೊಲು ಬರ್ಪುಂಡು.
- ವಯಸ್ಸು. ಒಂಜಿ ಅಧ್ಯಯನೊಡು, 12 ಇಂದ 14 ವರ್ಷದ ಮಕ್ಕಳೆಗಿಂತ ದೊಡ್ಡವರ್ ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪು ಮಲ್ಪೆರ್; 61 ಇಂದ 69 ವರ್ಷದವರೆಗಿಂತ ಬೇಗ ಮಲ್ಪೆರ್ [6].
- ಅಭ್ಯಾಸ. ಆಟಗ್ ಒಗ್ಗುವೊಡನೆ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಸಲೊಲೆಡ್ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆ ಆಪುಂಡು.
ಈ ಪರೀಕ್ಷೆ ಏನೆನ್ ಪನ್ಪುಂಡು, ಏನೆನ್ ಪನ್ಪುಜಿ
ಈ ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸ ಇನಿ ಈ ಸಾಧನೊಡು ಗುರಿ ಕಡೆ ತೋರಿಸುವ ವೇಗ ಬೊಕ್ಕ ನಿಖರತೆನ್ ಅಳಪುಂಡು. ಅತ್ತ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅತ್ತ್, ನಿಕ್ಲೆನ ಮೆದುಳುದ ಆರೋಗ್ಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯೂ ಅತ್ತ್; ಒಂಜಿ ಸಣ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶೊ ನಿಕ್ಲೆ ಆಟೊಲೆಡ್ ಎಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆ ಆವಂದ್ ಪನ್ಪುನದು ಮುಂಚಿತವಾದ್ ಪನ್ಪುಜಿ.
ಅದೇ ಸಾಧನೊಡು ನಿಕ್ಲೆನ ಹಿಂದಿನ ಆಟದ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪುಲೆ; ಹೊಸ ಮೌಸ್ ಇಲ್ಲಾ ಬೇರೆ ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಗಾತ್ರ ಅಂಕೊಲೆನ್ ಬದಲಾಯಿಸುಂಡು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಲು
ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸದ ಒಳ್ಳೆ ಅಂಕೊ ಅಂದ್ ಏನು?
ಅದೇ ಸಾಧನೊಡು ನಿಕ್ಲೆನ ಸ್ವಂತ ಆಟದ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪುಲೆ: ಈ ರೀತಿದ ಆಟೊಡು, ಹಿಂದಿನ ಸಲದ ಅಂಕನ್ ಮೀರಿದ ಅಂಕೊ ಒಳ್ಳೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ಜನ ಆಟ ಆಡಿದ ಪಿರ, ಅದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪಿನ ಬೇತೆ ಆಟಗಾರ್ಲೆನ ಮೊದಲ ಸಲದ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ನಿಕ್ಲೆನ ಮೊದಲ ಸಲದ ಹೋಲಿಕೆನೂ ಫಲಿತಾಂಶೊ ತೋಜ್ಪುಂಡು.
ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಬಿಟ್‌ಲೆಡು ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅಂದ್ ಏನು?
ಥ್ರೂಪುಟ್ ಗುರಿಲು ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟ ಇತ್ತ್ ಬೊಕ್ಕ ಅತ್ತ್ ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ಹೊಡಿದೆರ್ ಅತ್ತ್ ಒಟ್ಟುಗ್ ತೋಜುಂಡು. ಕಷ್ಟೊನ್ ಬಿಟ್‌ಲೆಡ್ ಲೆಕ್ಕ ಮಲ್ಪುವೆರ್: log2(distance / width + 1) [2]. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಡೆತಗ್ ತಗೊಂಡ ಸಮಯೊಡು ಭಾಗ ಮಲ್ಪಿ, ಸರಾಸರಿ ತೆಗೆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಬಿಟ್ ಸಿಕ್ಕುಂಡು. ಮೌಸ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪುನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಅಧ್ಯಯನೊಲೆಡ್ ಕಡ್ಡಾಯ ವಿಧಾನೊಡು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಡ್ ಸುಮಾರು 4 ಇಂದ 5 ಬಿಟ್ ಸಿಕ್ಕುಂಡು [3].
ಮೌಸ್ ಬೊಕ್ಕ ಟಚ್ ಫಲಿತಾಂಶೊಲೆನ್ ಹೋಲಿಕೆ ಮಲ್ಪರೆ ಸರಿಯಾ?
ಇಲ್ಲ, ಅಂಚ ಮಲ್ಪುವೆರ್. ಬೆರಲ್ ಬೊಕ್ಕ ಮೌಸ್ ಬೇರೆ ರೀತಿಡ್ ಚಲನೆ ಮಲ್ಪುಂಡು; ಆದುದ್ ಅದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬಳಕೆ ಮಲ್ಪಿನ ಬೇತೆ ಜನರೆನೊಟ್ಟಿಗೆ ಮಾತ್ರ ನಿಕ್ಲೆನ ಫಲಿತಾಂಶೊ ಹೋಲಿಕೆ ಆಪುಂಡು.
ಎಂಕ್ಲೆನ ಗೆಳೆಯೆನ ಗುರಿಲು ಎಂಕ್ಲೆನದಂಚೆನೇ ದಾಯೆ?
ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಅಂಕದ ಲಿಂಕ್ ಆಟದ ಬೀಜ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ ಒಟ್ಟುಗ್ ತಕ್ಕೊಂಡು ಪೋಪುಂಡು; ಅತ್ತ್ ಗುರಿಲೆನ್ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಬರ್ಪುನಂಚೆ ಮಲ್ಪುಂಡು. ಅಂಚ ಮಲ್ಪುನಗ ಸವಾಲು ನ್ಯಾಯವಾದ್ ಆಪುಂಡು.
Helibrain ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸ ಉಚಿತನಾ?
ಆವು. ಆಟ ಬೊಕ್ಕ ಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶ ಉಚಿತ: ನೋಂದಣಿ ಬೇಡ, ಇಮೇಲ್ ಬೇಡ, ಪಾವತಿ ಬೇಡ.
ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆಲು
- ಕ್ಲಿಕ್ ವೇಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಕೆಲವು ಸೆಕೆಂಡ್ದೊಳ್ ಎಷ್ಟು ಸರ್ತಿ ಕ್ಲಿಕ್, ಟ್ಯಾಪ್ ಅತ್ತಂಡ ಸ್ಪೇಸ್ಬಾರ್ ಒತ್ತುನೆ ಮಲ್ಪುವೆ.
- ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಸಂಕೇತ ತೋಜಿದ್ ನಿಂಗಳ್ ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕೊರ್ತೆರ್.
- ಟೈಪ್ ಮಲ್ಪುನ ವೇಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಇಂಗ್ಲಿಷ್ಒಂಜಿ ನಿಮಿಷೊಡು ಎಷ್ಟು ಪದೊಲೆನ್ ಟೈಪ್ ಮಲ್ಪುವೆ, ಬೊಕ್ಕ ಎಷ್ಟು ಸರಿಯಾಗಿ ಮಲ್ಪುವೆ.
ಎಲ್ಲಾ 43 ಉಚಿತ ಮೆದುಳು ಪರೀಕ್ಷೆಲೆನ್ ತೂಲೆ
ಇದನ್ ದಿನೊಕ್ಕೊಂದು ಮಾಡೊಕ್ಕ್ ಇಷ್ಟವಾ? Helibrain ಆಪ್ (ಇಂದ್ ಇಂಗ್ಲೀಷ್‌ಡ್ ಮಾತ್ರ ಉಂಡು) ಉಚಿತ ಯೋಜನೆ ಬೊಕ್ಕ ಪಾವತಿ ಯೋಜನೆಲು ಉಂಡು.
ಈ ಪುಟೊಗ್ ಮೂಲೊದ ಉಲ್ಲೇಖೊ ಕೊರ್ಪುಲೆ: ಗುರಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸ. Helibrain. 2026. https://helibrain.com/tcy/aim-trainer. CC BY 4.0.
How this test works
This game measures how quickly and accurately you can point at targets. Press Start, then hit 30 round targets that appear one at a time, in three sizes and at different distances. A miss doesn't move the target, but it costs time and lowers your accuracy. Your main score is your average time per target. You also see your accuracy and your throughput in bits per second. Psychology labs have used pointing tasks like this since Paul Fitts described them in 1954.
Version 1 · Cite this test:
Helibrain (2026). Aim trainer, v1. https://helibrain.com/aim-trainer/methods
ಆಕರೊಲು
- Fitts PM (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6):381–391. doi.org/10.1037/h0055392
- MacKenzie IS (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human–Computer Interaction 7(1):91–139. doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3
- Soukoreff RW, MacKenzie IS (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies 61(6):751–789. doi.org/10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
- MacKenzie IS (2015). Fitts' throughput and the remarkable case of touch-based target selection. Human-Computer Interaction: Interaction Technologies (HCII 2015), LNCS 9170, 238–249. doi.org/10.1007/978-3-319-20916-6_23
- Bi X, Li Y, Zhai S (2013). FFitts law: modeling finger touch with Fitts' law. Proceedings of CHI 2013, 1363–1372. doi.org/10.1145/2470654.2466180
- Hertzum M, Hornbæk K (2010). How age affects pointing with mouse and touchpad: a comparison of young, adult, and elderly users. International Journal of Human-Computer Interaction 26(7):703–734. doi.org/10.1080/10447318.2010.487198
ಈ ಪುಟೊನು ಎಂಚ ತಯಾರ್ ಮಲ್ತ್‌ದು: ಮೇಲಿಡ್ ಪಟ್ಟಿ ಮಲ್ತಿನ ಅಧ್ಯಯನೊಲೆಡ್ದ್ Helibrain ತಂಡ ಬರದ್‌ದು, ಬೊಕ್ಕ 11/4/2026 ದಾನಿ Robert(ಇಂಗ್ಲಿಷ್) (ಜೈವಭೌತಶಾಸ್ತ್ರೊಡ್ ಪಿಎಚ್‌ಡಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ) ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಲ್ತ್‌ದು. ಮೂಲೊಲು ಬದಲಾವುನಗ ಇಂದ್ ನವೀಕರಿಪು.