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World File Search System核研究
英国金融制裁目标综合清单
姓名（非拉丁字母）：داﻧﺸﺠﻮ ﮐﺎﻣﺮان 出生日期：(1) 02/02/1956。(2) 05/07/1957。出生地：(1) Damghan (2) Damavand, (1) 伊朗 (2) 伊朗 别名：(1) DANESHJO, Kamran (2) DANESHJOU, Kamran 地址：伊朗德黑兰伊朗科技大学。职位：(1) 伊朗科技大学教授 (2) 阿玛德计划第 111 部分项目经理 其他信息：（英国制裁名单编号）：INU0021。（英国理由陈述）：前科学、研究和技术部长。通过支持核研究为伊朗的核活动提供支持。(电话号码)：(1) +98 21 77240488 (2) '+98 21 77240540 50 分机 2906 (电子邮件地址)：kdaneshjo@iust.ac.ir (性别)：男 列入名单日期：2011 年 12 月 2 日 英国制裁名单 指定日期：2020 年 12 月 31 日 最后更新：2022 年 3 月 4 日 组 ID：12232。9.姓名 6：DARVISH-VAND 1：JAVAD 2：不适用 3：不适用 4：不适用 5：不适用。
RadNano™特点：
• 世界上最小的剂量计 • 可测量辐射范围大 • 超低功耗 • 双传感器，高精度和高可靠性 • 自动测量 • 自检 • 可配置警报 • 数字通信 • 自动保存功能（结果保留选项） • 内部温度传感器 • 宽工作温度范围 1* • 低频时钟振荡器选项 2* • IP67 防护等级，防尘，低 EMI 3* • 高抗冲击和抗振动性 4* • 单电源电压 • 可用于空间应用 • 经过太空飞行验证的解决方案，TRL-9 RadNano™ 是一种微型电子剂量计，针对小尺寸和低功耗进行了优化。这些仪器使用基于半导体的技术来感应和测量到达电子设备的电离辐射，包括伽马、X 射线、HZE 和高能质子辐射 5*。它们完全不含任何危险材料，并且设计为易于模块化地安装到任何电子系统中。这种剂量计可用于多种用途，只要辐射剂量测定很重要应用可能包括太空任务、科学实验、核研究、工业应用、医疗设备等等……
CONNECT-NM 发言人和议程
Lorenzo Malerba 拥有米兰理工大学核工程硕士学位和马德里理工大学工业工程博士学位，均专攻核材料。在比利时核研究中心 SCK•CEN 工作 18 年后，他创建并领导了一个结构材料建模和微观结构小组，自 2018 年以来，他成为 CIEMAT 的研究教授。自 2014 年以来，他一直协调欧洲能源研究联盟 (EERA JPNM) 的核材料联合计划。他最近还协调了欧洲原子能共同体资助的 M4F（聚变和裂变材料的多尺度建模）和 ORIENT-NM（欧洲核材料研究共同体组织）项目。自 2024 年 10 月 1 日起，他将协调 CONNECT-NM（欧洲核材料研究共同体协调组织），这是一个共同资助的欧洲核材料伙伴关系，将持续五年。他撰写或与他人合作撰写了约 150 篇同行评审文章和 50 篇会议论文，根据 Google Scholar 统计，其 H 指数为 53。
04。软件工程学士学位（BESE）........ 10
计算机的离开享有与巴基斯坦和国外的行业和大学合作伙伴的广泛合作网络。在巴基斯坦，部门与行业紧密合作，以同步行业的要求，进行联合研发项目，为学生建立实习机会，并安排研讨会和研讨会，以使学生了解计算技术的最新趋势。该系还与世界上一些顶级大学和研究中心分享了学术合作，包括欧洲核研究组织（CERN），加利福尼亚州雕像，技术雕像，斯坦福大学，托克大学德国大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，朴次茅斯大学，朴次茅斯大学，北卡罗莱纳大学，Epfl Lausanne，Epfl Lausanne，Switzerland和Telecom Sudecom Sudecomsudparis，Frances，Franse，Frances。这使部门能够与各自领域的一些顶级科学家进行高质量的合作研究。也有许多学生有机会参观这些研究中心，并与他们领域的顶级思想紧密合作。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
粒子轨迹重建的混合量子经典图形神经网络
摘要将升级欧洲核研究组织（CERN）的大型强生对撞机（LHC），以进一步提高粒子碰撞（发光度）的瞬时速率，并成为高光度LHC（HL-LHC）。这种发光度的增加将显着增加与检测器相互作用的颗粒数量。颗粒与检测器的相互作用称为“命中”。HL-LHC将产生更多的检测器命中，这将通过使用重建算法来确定这些命中的粒子轨迹构成组合挑战。这项工作探讨了将新颖的图神经网络模型转换的可能性，该模型可以最佳地考虑到跟踪探测器数据的稀疏性质及其复杂的几何形状，并将其带入混合量子古典图神经网络，该图从使用各种量子层中受益。我们表明，这种混合模型可以执行类似于经典方法。此外，我们还探索具有不同表达能力和纠缠能力的参数化量子电路（PQC），并比较其训练性能以量化预期收益。这些结果可用于构建未来的路线图，以进一步开发基于电路的混合量子古典图神经网络。
已发表版本的引用（APA）：Juarez-Orozco, LE、Klén, R.、Niemi, M.、Ruijsink, B.、Daquarti, G.、van Es, R.、Benjamins, J.-W.、Yeung, MW、van der Harst, P. 和 Knuuti, J. (2022)。人工智能通过核心脏研究改善风险预测。当前心脏病学报告，24，307–316。 https://doi.org/10.1007/s11886-022-01649-w
摘要 综述目的 随着基于机器学习的人工智能 (AI) 继续彻底改变我们分析数据的方式，核心脏病学领域为实施这些复杂分析提供了肥沃的土壤。本综述总结并讨论了有关核心脏病学技术和 AI 的原理，以及有关其性能和对改善心血管疾病风险预测的贡献的当前证据。 最新发现和总结 越来越多的证据表明，在涉及 SPECT 和 PET 技术的核心脏病学研究中，基于机器学习的 AI 的实验和实施可以改善疾病风险 (疾病分类) 和事件风险 (不良事件预测) 估计。这些出版物仍然报告了使用统计机器学习方法或深度学习的方法的客观差异，这些方法具有不同的架构、数据集大小和性能。最近人们致力于为基于机器学习的 AI 在心血管成像中的实验和应用带来标准化和质量，以通过 AI 制定数据协调和分析标准。基于机器学习的人工智能通过在心脏核研究中的应用，为改善心血管疾病的风险评估提供了可能性。
高能量物理实验的培训和入职计划
1物理系，美国海军学院，美国马里兰州安纳波利斯，美国2物理系，沃里克大学，英国考文垂，科文文特里，科文文特里，布朗大学3号，布朗大学，美国普罗维登斯，美国4物理系，威斯特蒙特学院，加利福尼亚州圣巴巴拉学院，美国加利福尼亚州圣塔巴拉学院，美国5物理学和pa takn offennatute of paits of paits of paits of p.南非开普敦的数学科学，曼彻斯特大学物理与天文学系7，英国曼彻斯特大学，曼尼托巴省大学8物理与天文学，温尼伯大学8物理学和天文学，加拿大，MB，加拿大9号，科学系9，瓦利市科学系，瓦利市州立大学，瓦利市，瓦利市，北瓦利市，北部，美国，美国，大学，大学，公主，普林内特大学，纽约市。美国加利福尼亚州斯坦福大学，瑞士日内瓦12欧洲核研究组织（CERN）12
闪光影像学和层析成像的闪光灯的需求，趋势和进步
手稿于2023年6月19日收到；修订于2023年6月26日； 2023年6月27日接受。出版日期； 2023年6月28日；当前版本的日期2023年7月18日。这项工作得到了美国能源部（Los Alamos报告编号LA-ur-22-32994）的部分支持，合同89233218CNA000001。根据20190043dr奖，洛斯阿拉莫斯国家实验室的实验室指导研究与开发计划（LDRD）计划的支持。Reeju Pokharel的工作得到了Grant Doe-NNSA的能源部国家核安全部门的动态材料物业运动的支持。Daniel J. Rutstrom的工作得到了DOE-NNSA的部分支持，该公司通过核科学和安全联盟颁发的DE-NA-0003 180奖和DE-NA-0003996奖和核能办公室，核能办公室，综合大学计划研究生奖学金。C. L. Morris和Mariya Zhuravleva的工作得到了田纳西大学的核科学和安全财团的支持，该联盟颁发了DE-NA-0003 180奖和DE-NA-0003996奖。Anton S. tremsin的工作得到了美国能源/NNSA/DNN研发部的部分支持，部分以及劳伦斯·伯克利国家实验室的一部分是根据合同AC02-05CH11231所支持的。本文的较早版本是在第16届闪烁材料及其应用国际会议的特刊（SCINT22），9月19日至23日，2022年，美国新墨西哥州圣达菲[doi：10.48550/arxiv.2212.10322]。（通讯作者：Zhehui Wang。）数字对象标识符10.1109/tns.2023.3290826Christotoge Dujardin与LumièreMatièreInstitut，UMR5306，CNRS，CNRS，UniverséClaudeBernard Lyon1，69622法国Villebanne，法国（电子邮件：christophhe.dujardin@.fr）。 Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。 Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > > > >Christotoge Dujardin与LumièreMatièreInstitut，UMR5306，CNRS，CNRS，UniverséClaudeBernard Lyon1，69622法国Villebanne，法国（电子邮件：christophhe.dujardin@.fr）。Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。 Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > > >Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > >Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; >Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu;Mar Nikl曾在捷克科学学院的物理研究所，捷克共和国普拉格16200号（电子邮件：nikl@fzu.cz）。Anton S. Tremsin与加利福尼亚州伯克利分校的太空科学实验室一起，美国加利福尼亚州94720美国（电子邮件：astr@berkeley.edu）。本文中一个或多个数字的颜色版本可从https://doi.org/10.1109/tns.2023.3
先进能源系统中微反应器的网络安全
Piyush Sabharwall 博士是爱达荷国家实验室 (INL) 核系统设计和分析部门的高级核研究科学家。Piyush 在核/热工程领域拥有超过 14 年的研发经验。他担任美国能源部核能办公室微反应堆研发项目的技术负责人，并领导多功能测试反应堆气冷筒式回路的开发。他帮助 INL 成为验证和确认、实验计划开发、小型模块化反应堆、熔盐反应堆技术和综合能源系统等领域的智力领袖。Piyush 撰写了两本书，为先进反应堆和热系统、工艺传热技术书籍撰写了章节，并发表了 120 多篇同行评审出版物。他是德克萨斯 A&M 大学机械工程系的兼职副教授，并在 ASME 传热部门（K-9 和 K-13 委员会）任职。他是 EPRI 先进（第四代）反应堆技术顾问小组的成员。Piyush 为国内外各行各业提供咨询服务，在积累技术专长的同时，专注于市场研究和经济可行性，以重建美国核工业基础设施，并使美国工业继续成为全球能源市场的领导者。