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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。
新加坡护理委员会核心竞争力...
注册护士 (RN) 利用循证护理知识和专业护理判断来评估健康需求、提供护理、教育客户并支持个人全面管理健康。他们与其他医疗保健专业人员合作执业。他们负责自己的执业范围，包括监督和将护理活动委派给注册护士和辅助护理人员。根据他们的教育准备和实践经验，RN 可以在各种临床环境中执业。
基于残基号系统的S-box生成及其在AES中的应用用于图像加密
抽象 - 提供数据安全性现在比以往任何时候都更为重要，因为窃听者的目标和能力不断变化。因此，不同的开发人员正在创建使用各种创新技术的密码系统。标准密码（例如DES和AES）使用替换箱来确保数据的安全加密和解密。替换框（S-Box）是现代密码中用于保护数据的核心模块。这项研究引入了一种有效且直接的方法，该方法利用残基号系统（RNS）构建S-box。此外，AES算法使用生成的S-Box来加密数字图像。参数（例如熵，NPCR和UACI）有效地测量了所提出方法的安全性。绩效和比较研究的结果证实，所提出的S-box胜过现有方法，将其确立为在各种图像安全应用程序中使用加密使用的有力候选者。索引项-RNS，S-box，AES，图像加密，安全分析。
普罗维登斯圣彼得医院护士人员配置计划
最低限度是指根据单位的平均需求（例如患者病情、员工技能水平和患者护理活动）确定的每班 RN、LPN、CNA 和 UAP 的最低数量。如果单位没有在该班次使用某些员工，请填写“0”，不要留空。
大卫·巴卡洛夫（David Bakalov） - 工程企业家精神
Penn Engineering Enterpreneurship Interhip Program，研究员|宾夕法尼亚州费城，2023年12月 - •12个Penn学生之一，被选为12个月的工作研究计划，以发展创造，扩展和领先的原则性高成长技术业务方面的企业家技能。Pesaran Lab，志愿研究人员|宾夕法尼亚州费城2023年9月•进行独立研究项目，以分析非人类灵长类动物的睡眠依赖性运动学习。•将很快接受动物处理和神经外科手术的培训。Halpern Lab，志愿研究人员|宾夕法尼亚州费城，2023年9月••辅助WithDataCollection clinicaltrialofadeep – BrainStimulationDevice（RNS）ISTIMEDEDEDEDEDEDEDEDEDERDENDERTMENTOFTERTMENTOFCOMPOLATIVERADERS。试验涉及脑电图，RNS，VR任务，食物挑衅任务和MATLAB行为任务。Penn Be Labs Bio -Makerspace，学生雇员|宾夕法尼亚州费城2023年9月 - 现在•在常规和延长时间内进行实验室维护和学生监督。•培训学生采用各种技术，例如激光切割和3D打印；协助实验室课程和高级设计项目。Suthana Lab，员工研究助理|加利福尼亚州洛杉矶，2022年6月 - 2023年8月。进行了神经心理学评估，fMRI扫描，TMS会议和EEG记录。•通过筛选200多名潜在参与者来提高招聘率，每月约2名参与者参加3周协议。•在癫痫监测单元和植入具有反应性神经刺激（RNS）装置的患者中进行了研究。•安排了所有实验室会议，项目会议和实验室访问。
癫痫皮层脑电图检测仪的小型化...
摘要 — 癫痫是一种神经系统疾病，其特征是由大脑异常电活动引起的突发和反复发作。反应性神经刺激 (RNS) 为药物难治性癫痫患者提供了一种有希望的治疗选择。反应性神经刺激 (RNS) 是一种采用闭环系统的植入式设备。它通过皮层脑电图 (ECoG) 记录持续监测大脑活动。当系统检测到癫痫发作活动时，它会向大脑发送直接电刺激以抑制癫痫发作。癫痫发作检测算法需要针对患者进行优化，这导致近年来人们对深度学习方法的兴趣日益浓厚。虽然更深的网络架构通常可以提高检测准确性，但它们在植入式设备中的实现受到硬件资源有限和可用于 ECoG 监测的电极通道数量有限的限制。为了确保 RNS 的实际可行性，系统地最小化患者特定深度学习模型的计算成本和连接的 ECoG 电极数量至关重要。本研究通过分析在 3D ECoG 数据上训练的 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 的第一个卷积层学习到的时空核，系统地减少了癫痫检测模型中的电极通道数量和计算成本。这种方法充分利用了网络学习网格电极之间的空间关系和 ECoG 信号的时间动态的能力。缩小后的癫痫检测 CNN 模型与原始 CNN 模型之间的性能比较表明，至少对于某些患者，可以在减小模型尺寸的同时保持推理性能。