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b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
密集的lpn＆Lossy Cryptography
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原始剂方面已被证明具有出乎意料的表现性，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量Quadriate Quadratie Quadratic [OSS84]相关的疾病，以前的疾病是在障碍的情况下，这使得直到启动的迹象，这使得曾经是直接的，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病。量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决潜在的停滞，以实现高级后量子加密的技术和假设。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
使用矿山爆炸优化（MBO）多层神经网络（MLPNN）模型
大数据分析[1，2]是当今的新兴技术之一，在许多应用系统中广泛使用。具体来说，由于其成本效益，有效的操作和数据质量，它对医疗保健领域产生了重大影响。心脏[3，4]是人体的重要器官，它是心血管系统的中心。根据最近的报道，由于这种可怕的疾病，近1790万人可能会丧生[5，6]。因此，预测心脏病是为患者提供早期治疗以挽救生命的问题更为必要的。通常，心脏病分为不同类型，例如心脏病，心律不齐，中风，心力衰竭等。与心脏病相关的不同类型的风险因素[7-9]如图1所示。
PD-L1 达沃西普 (ALPN- 202) 的 I 期研究
摘要 背景 Davoceticept (ALPN-202) 是一种 CD80 变体免疫球蛋白结构域的 Fc 融合蛋白，旨在介导程序性死亡配体 1 (PD-L1) 依赖性 CD28 共刺激，同时抑制 PD-L1 和细胞毒性 T 淋巴细胞相关抗原 4 (CTLA-4) 检查点。在 NEON-1 和 NEON-2 中分别探讨了 davoceticept 单药治疗以及 davoceticept 与 pembrolizumab 联合治疗对晚期实体瘤成年患者的安全性和有效性。方法 在 NEON-1 (n=58) 中，davoceticept 0.001–10 mg/kg 静脉注射，每周一次 (Q1W) 或每 3 周一次 (Q3W)。在 NEON-2 (n=29) 中，davoceticept 以 2 个剂量水平 (0.1 或 0.3 mg/kg) Q1W 或 Q3W 静脉注射，与 pembrolizumab (400 mg，每 6 周一次) 一起给药。在两项研究中，主要终点包括剂量限制性毒性 (DLT) 的发生率；不良事件 (AE) 和实验室异常的类型、发生率和严重程度；以及 AE 的严重程度。次要终点包括使用 RECIST v1.1、药代动力学、抗药抗体和药效学生物标志物评估的抗肿瘤疗效。结果 davoceticept单药治疗相关不良事件（TRAE）和免疫相关不良事件（irAE）发生率分别为67%（39/58）和36%（21/58），davoceticept与pembrolizumab联合治疗组分别为62%（18/29）和31%（9/29）。davoceticept单药治疗组≥3级TRAE和≥3级irAE发生率分别为12%（7/58）和5%（3/58），davoceticept与pembrolizumab联合治疗组分别为24%（7/29）和10%（3/29）。在达沃西普单药治疗 3 mg/kg Q3W 期间，发生了一例 Gr3 免疫相关胃炎 DLT。在达沃西普与派姆单抗联合治疗期间，发生了两例 Gr5 心脏
Missoula College ASN注册护理计划传统和LPN到RN桥
作为米苏拉学院不可或缺的一部分，护理学院负责维护支持蒙大拿大学和米苏拉大学哲学的计划理念和目标。这包括一个信念，即教育过程是个人，地方，州和民族社区的增长，发展，福利和经济中的动态，互动过程。教职员工致力于为副学士学位注册护士（RN）实践范围内准备出色的能力和关怀护士提供全面护理。护理过程和批判性判断是护理实践的基础；在整个课程中都强调了这些原则。教师支持护理职业阶梯，在完成ASN计划后促进对BSN或更高的追求。
来自消耗令牌的密码实施密码
我们首先从Quantum假设后的其他假设中进行了非相互作用的零知识（NIZK）参数，而不是通过错误学习。特别是，我们在学习奇偶校验的多项式硬度（LPN）假设的多项式硬度下实现了NIZK，以及求解随机不确定的多元二次方程（MQ）的指数硬度。我们还构建了满足统计零知识的NIZK，假设Dao和Jain（Crypto 2024）引入的LPN的新变体LPN以及指数呈呈指数增长的MQ。我们建筑的主要技术成分是一种非常自然的（但仅在后视！）从MQ构建了可扣除相关性的（CI）哈希功能，用于对NIZK友好型子类的恒定多项式，我们称之为串联恒定恒定级别的多项式。在指数安全性下，该哈希函数还满足了串联恒定度多项式的近似CI的更强概念。然后，Nizk结构是从Brakerski-Koppula-Mour（Crypto 2020）的先前蓝图进行的。此外，我们还展示了如何从求解随机程度方程的（指数）硬度的（指数）硬度（MQ的自然概括）中构建（近似）ci哈希。为了实现NIZK，我们使用近似线性解密和近相溶解率的统计零知识来设计有损的公钥加密方案。这些结构可能具有独立的利益。因此，我们的工作提供了一种新的方法来利用统一随机方程的MQ，这发现迄今为止几乎没有加密应用程序。的确，在加密和签名方案背景下的大多数应用都利用了MQ的结构化变体，其中多项式不是真正的随机，而是具有隐藏的种植结构。我们认为，MQ假设可能会在设计其他高级证明系统中找到未来的用途。
注册护理LPN到RN过渡计划
LPN到RN过渡计划是一个为期12个月的计划，该计划于1月开始，每年12月结束。它将课堂教学与临床经验相结合，并通过直播视频通过非传统的护理理论提供了一种新的创新方法。理论（护理讲座）将于周二和周四晚上3:30 - 8:30 pm安排，大多数临床时间将在周末举行。该程序旨在满足农村LPN/LVN的需求。参加的学院包括：阿肯色大学科萨托特·纳什维尔大学和德皇后，南阿肯色州社区学院 - 埃尔·多拉多，阿肯色大学社区学院 - 霍普和德克萨卡纳大学，以及阿肯色大学富有的山地山。所有课程均以英语教授。学生必须能够熟练地阅读，讲话，写作和理解英语。所有说英语作为第二语言的学生都必须通过英语作为外语的考验（TOEFL）。研究过程符合阿肯色州护理委员会的要求。该计划的毕业生获得了应用科学学位的副学士，该学位使他们准备参加注册护士许可考试NCLEX-RN。
BCNWA和LPNWA的2023-24 PHRAGMITES管理的实施计划
长点区域因其生态重要性和独特的地球物理属性而受到国际认可。将40公里的时间延伸到安大略省南部的伊利湖，是世界上最大的淡水沙吐。该地区被认为是联合国教科文组织世界生物圈储备，在拉姆萨尔公约下是国际重要的湿地。长点是全球重要的鸟类面积，用于受到威胁和众议院，水禽和迁徙地鸟类。这些生态价值受到各种各样的保护土地所有者的保护，包括两个国家野生动植物地区（NWA），一个省级公园和省级皇冠土地，以及在保护协议中受保护的数千公顷。最后，漫长的地区提供了许多娱乐和旅游机会，包括钓鱼，观鸟和远足。
TCAT特定LPN桥 @哥伦比亚州
有一项专门针对合格许可的实践护士（LPN）的LPN到RN桥梁选项协议，该协议在田纳西州应用技术学院（TCAT）毕业于护理计划之前的三年内。LPN进入护理计划的第二学期，并有可能完成应用科学的合伙人（A.A.S.）护理学学位的三个学期护理研究。lpn在空间可用的基础上被接纳。
如何引用：Del'Aguila-Silva P，Santos FC，Aires LPN，USCATEGUI RAR，AMOROSO L，Amoroso L，Vicente WRR，Feliciano Mar。孕产妇和胎儿超声检查，外阴
这项研究的目的是评估和将阴道粘液阻抗，外阴温度和超声测量的修饰（回声观测参数）与怀孕的Saanen分娩。30确实被选择进行研究，并提交了Estrus同步方案和自然交配。每天从怀孕的第143天到分娩每天评估女性。对于超声评估，测量了以下结构：双直径，胸直径，腹直径，眼轨道，肾脏长度，肾脏长度，肾脏高度，心脏面积，胎盘长度，颈椎测量和胎儿心脏速率；通过两种不同的方法：使用7.5 MHz线性换能器，经直肠和腹部。使用电气检测器评估阴道粘液阻抗，并使用非接触式红外温度计测量外阴温度。使用R-Project软件进行统计分析，所有测试的显着性水平为5％。 25 Saanen确实怀孕了，导致80.33％的妊娠率。 胎儿心率与分娩的小时（p <0,001; r-pearson = -0,451）以及阴道温度（P = 0,001; R-Pearson = -0,275），而颈椎厚度正相关与分区相关（P <0,00,00,00,001; R-Pearson = 0,490）。 回声试验参数（双直径，胸直径，腹部直径，眼轨道，眼轨道，肾脏长度和身高，心脏面积，胎盘长度）以及阴道的粘膜不连续性在评估的时间点上没有变化，并且与分娩时刻没有相关。使用R-Project软件进行统计分析，所有测试的显着性水平为5％。25 Saanen确实怀孕了，导致80.33％的妊娠率。胎儿心率与分娩的小时（p <0,001; r-pearson = -0,451）以及阴道温度（P = 0,001; R-Pearson = -0,275），而颈椎厚度正相关与分区相关（P <0,00,00,00,001; R-Pearson = 0,490）。回声试验参数（双直径，胸直径，腹部直径，眼轨道，眼轨道，肾脏长度和身高，心脏面积，胎盘长度）以及阴道的粘膜不连续性在评估的时间点上没有变化，并且与分娩时刻没有相关。可以得出结论，在怀孕的最后一周，胎儿心跳，阴道温度和宫颈efface的参数提供了有关分娩接近性的宝贵信息。