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物理物理学博士学位课程
2高等教育和研究的任何其他袋子和合同（根据艺术第45号法令81/2015和皮埃蒙特地区“高等教育学徒和研究的公开通知”已批准，并确定编号。 2014年3月3日，2014年3月3日），本公告发表后的时间资助，将在博士学校的现场出版，在公告的到期日期/任何其他奖学金和学徒合同之前（根据立法法令号。81/2015 Art.45和Piedmont地区的公开通知号。114/2022）可能会在此通话发布后可用，将在博士学位的网站上进行，直到通话的截止日期为止。3请注意D.M.630/2024与特定项目的介绍有关，其证券在文件 /怜悯的底部列出，指出D.M.630/2024奖学金与表末尾列出的特定项目约束。
欧洲粒子物理与努力战略
ESG应审查和更新该策略，并添加其他与领域相关的项目，包括加速器，检测器和计算R＆D R＆D，理论前沿，以最大程度地减少环境影响并提高加速器粒子物理学的可持续性，以吸引，培训，培训，培训，培训年轻人的策略和启动的策略和公众生成和公众参与，参与策略和培训。
农林业用于改善土壤物理，化学和生物学特性
摘要：将森林植被纳入农业可确保自然资源保护和较高的碳封存。由于更好的土地覆盖管理，农林业系统中的土壤和径流损失减少了。在农作物之间种植树木或灌木后，土壤肥力逐渐改善。农林业系统中的土壤和水分流失减少可保护土壤质量和生育能力。连续的垃圾倒倒和根生物量增加农林业系统中的土壤碳含量，并改善了土壤物理，化学和生物学特性。系统效率提高了农林业的效率，反过来又提高了农业的生产力和可持续性。碳固化发生在农林业的较高水平上，这可能是最佳的气候变化选择。
高能物理中的软件和计算。 - Indico Global
● 英国粒子物理技术咨询小组（PPTAP）（链接）[34] 同样，在软件和计算领域，英国在许多重要领域都处于领先地位，包括计算加速器的开发、低功耗计算单元的开发、计算操作、支持软件和计算、重建算法、软件框架开发、跨实验开发工具的开发、HPC 的使用以及碰撞模拟/生成程序的开发。
B.Sc.物理学荣誉（主要）W.E.F. AY 2023-24 ... B.Sc. （荣誉）农业和农村发展 B药房计划 生物技术次要
16a农业扩展或农村发展16B经济学的基本原理17A糖，烟草和饲料作物或17B灌溉水管理，农业系统和可持续农业18A肥料，肥料和土壤肥料管理，土壤生育管理或18B的生产技术，用于原产地和芳有贸易的贸易，药物和芳有疾病的贸易型和侵害的环境研究或19B农村或19B农业或19B的管理或19B的管理或19B的管理或19b 20B Crop Improvement - I(Cereals, Millets, Pulses and Oilseeds) and Intellectual PropertyRights 21A Problematic Soils and their Management OR 21B Protected Cultivation and Post-harvest technologies 22A Pests of Field crops and Stored Grain and their Management OR 22B Farm Management, Production and Resource Economics 23A Diseases of Field and Horticultural Crops and their Management – II
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
物理学、爱国主义和宣传
《暴力原因与预防报告》，1969 年 3 月），AAUP Bulletin 55，第 3 期（1969 年），312，https://www.jstor.org/stable/pdf/40223829.pdf?refreqid=fastly-default%3Aeb87912f6c20a5353e2c5b3520d06448& ab_segments=0%2Fbasic_search_gsv2%2Fcontrol&origin=&initiator=search-results。