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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：
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。
LPN和MQ
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
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。
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。
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
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。
威斯康星州概况
45 岁。LPN 劳动力的平均年龄为 49 岁，中位年龄为 50 岁。相比之下，威斯康星州 ACS 报告的平均年龄和中位年龄为 44 岁。总体而言，RN 人口比 LPN 人口年轻。表 3 显示，26.31% 的 RN 年龄在 30 至 40 岁之间，而 LPN 的这一比例为 19.17%。考虑到婴儿潮一代的人口（出生于 1946 年至 1964 年之间），31.03% 的 RN 和 39.22% 的 LPN 年龄在 55 至 75 岁之间。随着婴儿潮一代出生的 RN 大量老龄化，护理领域老年人口的比例增加。这一现实加上人口老龄化对未来的劳动力规划具有重要影响。请注意，只有更新执照的护士才需要完成调查，这可以部分解释威斯康星州和 25 岁以下注册护士和执业护士劳动力中所占护理人员比例之间的差异。
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。
