食品药品检验中常见差错问题及其防控

为了保证食品药品质量安全,做好食品药品检验工作是非常必要的。在实际食品药品检验中,如果出现问题,则无法保证食品药品检验质量和质量安全。为了给人们提供安全且放心的食品药品,应及时找到食品药品检验中常见的差错问题,认真分析差错问题产生原因,并结合分析结果,提出相应的防控措施。

探索送电线路交接桩过程中的差错问题

随着经济的发展和社会的进步,送电线路工程逐渐增多。交接桩是送电线路工程中的重点,送电线路的接桩项目,是送电线路施工的第一个项目,从表面上看是设计单位将设计的线路桩位交出,施工单位准确的记录并接收,然后按设计单位提供的资料施工。

英语书面表达非差错性问题及改进对策

目前许多中学生的书面表达虽然没有多少语言错误，但是却存在文章结构不紧凑、句子逻辑性较差、语言平淡等现象。本文分析了学生英语书面表达非差错性问题及其三个成因；建议教师应根据学生的实际情况，有针对性地帮助他们扩大语言输入，加强语篇写作训练，培养他们的自我监控能力，促使他们提高书面表达的正确率。

中职国家规划教材《艺术理论基础》中的差错问题

教材是教师实施教学及学生获得知识的基本依据,是学生接受知识信息、发展能力、培养品德的最主要、最基本的源泉。中职国家规划教材,是教育部为确保新一轮中职教育教学改革顺利进行而统一规划并组织编写的,经全国中等职业教育教材审定委员会审定通过的新教材,应当具备科学性、准确性和权威性。然而,在中等职业教育工艺美术专业国家规划教材配套教学用书《艺术理论基础》中,居然出现了多处错误,如,标点符号错误、字词错误、语法错误和知识性错误等。

基于R-LWE问题的新型NTRU加密方案

针对NTRU加密方案没有安全性证明的缺点,基于环上差错学习(R-LWE)问题给出了一个在标准模型下可证明安全的NTRU加密方案。新方案首先对NTRU的环结构进行适当的修改,然后通过格上高斯抽样算法生成密钥对,最后基于R-LWE问题对加密过程进行了改进,改进后的NTRU加密方案实现了在标准模型下语义不可区分的选择明文攻击安全性。

云存储中隐私保护的线性同态加密方案

云存储数据具有访问方便、可靠性高及可测量等优势,然而也存在一些安全风险,如敏感数据泄露、未授权访问及数据完整性等。针对敏感数据泄露问题,本文提出了一基于整多项式环上差错学习(R-LWE)问题的有效线性同态加密方案(LHES),该方案可对要上传云端的数据进行加密并以密文形式分布式存储,其安全性是基于R-LWE问题的困难性。分析表明,该方案在效率上较基于LWE的加法同态加密方案有很大改进,并且在标准模型下是选择明文攻击安全的。最后,给出了本文方案在云存储隐私保护中的应用架构。

新的基于格的可验证加密签名方案

可验证加密签名(verifiably encrypted signature,VES)能够有效地保证互联网上交易过程的公平性.VES的核心思想是:签名者利用仲裁者的公钥对自己所签发的一个普通数字签名进行加密,随后证明密文中确实包含一个普通签名,任何验证者都可以利用仲裁者的公钥来验证其真实性,但在没有签名者或仲裁者的帮助下无法从中提取出普通签名;当争议发生时,验证者可以要求仲裁者从可验证加密签名中恢复出签名者的普通签名.利用Agrawal等人在美密2010上给出的固定维数的格基委派技术、格上原像抽样算法和差错学习问题的非交互零知识证明,该文构造出一个新的格上可验证加密签名方案,并在随机预言机模型下严格证明了其安全性.与已有的可验证加密签名方案相比,该方案要求签名者根据仲裁者公钥生成签名者公私钥对,构造简单,公私钥和签名尺寸更短,效率更高,并且能够抵抗量子攻击.

对西药临床合理用药的安全性及应对措施进行分析探讨

目的探究西药临床合理用药的安全性、设计优化西药临床用药安全性的策略。方法以2016年12月-2017年06月内于我院门诊进行西药治疗的896例患者为研究对象,基于治疗的奇偶顺序将之分为实验组(奇数组,448人)和对照组(偶数组,448人)。对照组患者采取"常规用药治疗",实验组患者采取"安全用药治疗"。比较两组患者的用药处方差错问题的发生情况。结果实验组患者的用药差错问题的发生率明显低于对照组患者的用药差错问题的发生率,两组比较差异显著,P<0.05,有统计学意义。结论西药临床合理用药有着极强的现实意义,"安全用药治疗"能够有效的降低西药临床用药差错问题的发生率。因而应深入研究"优化用药治疗"的策略,提高西药临床合理用药的科学性和安全性。

高中生英语书面表达的非差错性问题及改进策略

在英语书面表达教学实践中，有些学生的习作中并没有语言错误，但因为词汇句型平淡、逻辑不严密以及篇章内容空泛等问题导致文章平庸，不能有效传递作者的写作意图。本文从词汇、句型与篇章三方面归纳了学生作文中常见的非差错性问题，并提出了相应的改进策略。

基于LWE两方数相等的保密计算协议

保密地比较两方数是否相等是安全多方计算(SMC)问题中重要的研究内容,其在数据挖掘、在线推荐服务、在线预定服务、医药数据库等领域有着重要应用。针对半诚实模型下两方保密比较协议无法抵抗恶意攻击的问题,提出一种恶意模型下两方数相等的保密计算协议,采用基于格上差错学习(LWE)困难性问题的公钥加密机制和Paillier加密方案,使得存在恶意攻击者的情况下能够阻止恶意攻击行为发生,同时证明协议在恶意模型下是安全的。分析结果表明,该协议执行完成后不会泄露通信双方的私有信息,与半诚实模型下两方保密比较协议相比,能有效抵抗恶意攻击者的攻击,为SMC通信提供了较好的解决方案。