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实习及博士论文提案（D. Lacroix，IJCLab）标题
实习和博士论文提案（D. Lacroix，IJCLab）标题：用量子计算机描述强纠缠系统中的非平衡动力学摘要强纠缠系统中的非平衡动力学带来了重大的计算挑战，因为传统方法难以处理大量粒子和高纠缠。该博士项目旨在利用量子计算的最新进展来模拟此类系统。在 IJCLab/巴黎萨克雷大学，之前的工作主要集中在相互作用粒子的静态特性上，但这项研究将扩展到时间相关的非平衡现象，这些现象对计算的要求更高。该项目的目标有三个：（1）加深对量子信息理论的理解，特别是在量化纠缠方面，（2）掌握相互作用粒子系统的量子模拟技术，以及（3）应用并可能增强现有的量子算法来模拟非平衡动力学。这些模拟将使用 IBM 的 Qiskit 量子计算平台执行，重点关注可以控制相互作用强度的系统。这项研究有可能在核物理、中微子振荡和凝聚态物质等领域取得重大突破，因为强纠缠粒子和非平衡动力学至关重要。通过扩展量子模拟的能力，该项目既可以促进新量子算法的开发，也可以加深对基础物理学的理解。摘要近年来，在技术进步和功能量子平台的出现的推动下，量子计算取得了长足的进步 [1]。在 IJCLab/巴黎萨克雷大学，核物理团队在过去几年中一直积极研究这一课题，致力于在核物理和中微子物理中开拓应用 [2-4]。此外，人们还探索了量子计算和量子信息的新方法。最近的研究主要集中于对强相互作用系统的静态特性进行建模，从而开发出新的量子算法。展望未来，我们旨在扩展这项工作以解决非平衡问题，因为这带来了更大的计算挑战。在处理由相互作用的粒子组成的物理系统时，传统计算机很难处理大量粒子或高纠缠度。虽然可以使用张量积态方法在传统计算机上有效模拟弱纠缠系统，但这些技术会随着纠缠度的增加而失效。总体而言，量子计算机有望比传统系统更具优势，尤其是在处理强纠缠粒子时。
ijclab年度报告2023
精确剂量测定光束线320正在进行中。此项目在Bioalto项目的框架内。在Beamine 320上安装了用于工业客户的Precision辐照站太空中音的安装。预计将在年底之前进行调试。目前已经测试了专用室，真空，控制系统和扫描系统。磁光谱仪拆分极线的复兴和升级正在进行中，应该准备进行2024年开始的测量活动。进行了高效/分辨率混合伽马射线光谱仪NU-BALL2的构建。所有相关的实验活动都完成了。最后一个光束时间是在第25周期间进行的。NU-BALL2在7月31日星期一完全从Alto删除。在ALTO的NU-BALL2活动中：16个实验被批准，12次成功，10个成功，300 TB数据。8欧罗拉布斯和阿里埃尔资助的实验，160名国际游客。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。
模板Jurnal IJCCS
抽象的工作确实很重，但是如果它充满欢乐，或者可以说，如果他喜欢自己的工作，那么这个人就处于良好状态。本研究旨在详细解释幸福感的维度，以便将其用作进一步研究的主要参考，从心理学的角度来看，它特别关注幸福感。本文献评论文章开发了福祉维度的概念框架。基于文献综述，这项研究得出的结果是，有六个福祉维度是积极功能心理学理论的本质，从自我接受，自主权，环境掌握，积极的关系，生活中的目标和个人成长。本研究伴随的研究和论证方法可以帮助提高心理，管理和企业管理过程中的讨论。这项研究对使用定量，定性和混合方法的进一步研究具有重要意义。关键词：福利，心理学，人力资源摘要工作很难，但是如果它是高兴地执行的，或者可以说，如果您喜欢自己的工作，那么该人就处于幸福状态。本研究旨在详细解释幸福感的维度，以便将其用作进一步研究的主要参考，从心理学的角度来看，它特别关注了韦林的含义。本文献评论文章开发了一个关于幸福感的概念框架。幸福感很高兴对他人有价值。基于文献综述，这项研究得出的发现是，幸福感的六个维度是积极的心理学理论的本质，从自我接受，自主权，环境掌握，积极的关系，生活中的目的和个人成长等等。本研究随附的研究方法和论点可以帮助提高心理学，管理和企业管理课程的讨论。这项研究对使用定量，定性和混合方法的未来研究具有重要意义。关键词：幸福，心理，人力资源介绍工作很艰难，但是如果它是高兴地进行的，或者可以说，如果您喜欢自己的工作，那么该人就处于幸福状态（Soeharso，2020年）。幸福感是一个有能力接受自己和他的前世（Ruggeri等，2020），自我发展或成长的人的条件，相信自己的生活是有意义的并且具有有意义的目的，具有积极的质量关系，与他人具有积极的质量关系，能够有效地管理生活和环境的能力，以及确定自己的行动的能力。幸福感将无法通过对抗和冲突来实现，必须通过合作与协作来实现（联合国教科文组织，2021年）。
引用本文：Williams, A., & Bangun, C.S. (2022)。人工智能系统框架在提高印度尼西亚人力资源能力方面的应用。国际网络与 IT 服务管理杂志 (IJCITSM)，2 (1)，82-87。摘自 https://iiast-journal.org/ijcitsm/index.php/IJCITSM/article/view/91
在这个快速发展的时代，尤其是数字时代，技术至关重要。当今世界正处于技术时代，有时被称为“工业革命 4.0”。这一状态的特点是数字机器和互联网的广泛使用，这导致人类生活的许多方面发生了快速而实质性的变化，使人类更容易执行许多任务。数字化转型时代是更强大的技术的一部分，这是数字技术应用于社会生活许多元素的转变。人工智能是一门研究如何使计算机像人类一样行事的研究领域。为了推动印度尼西亚的科学、技术和艺术发展，需要一个人工智能系统框架。本研究的目标是在人工智能发展的背景下解释基于案例的推理 (CBR) 范式。该框架旨在作为在印度尼西亚实施情报系统的典范。