The lack of professional identity can impede the transition from nursing students to qualified nurses and exacerbate the shortage of health care professionals. Personality is important to resilience-building and professional identity development in nursing students. However, the associations among personality, resilience, and professional identity are less explored. The study aims to identify latent subtypes of personality, to evaluate the mediating role of resilience between personality and professional identity in nursing students, and to provide practical guidance for educators' subsequent interventions with nursing students' professional identity.

This letter investigates the channel estimation and data detection for semi-passive reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted millimeter wave massive multiple-input-multiple-output systems. We first achieve the coarse user-to-RIS and RIS-to-base station channels by leveraging partial active elements at the RIS. We then develop a double-layer bilinear generalized approximate message passing (DL-BiGAMP) algorithm to refine the individual channels and recover data symbols. The numerical results demonstrate that the proposed DL-BiGAMP technique can improve the performance of the channel estimation and data detection compared with other counterparts.

ABSTRACT Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) offer new opportunities for enhancing security in millimeter‐wave (mmWave) communications. However, some significant practical challenges still need to be addressed before their extensive implementation in future wireless networks. This article considers the practical constraints in a secure mmWave system aided by distributed RISs, including imperfect channel state information (CSI) in dynamic channel conditions and high complexity of non‐convex optimization in complex environments. To address these challenges, we propose a robust and efficient physical layer security (PLS) enhancement algorithm based on the deep reinforcement learning (DRL) framework to effectively tackle the issues of limited dynamic adaptation and high computational complexity encountered with conventional optimization methods. This algorithm, utilizing an actor‐critic architecture, can dynamically track channel variations and optimize strategies for improved system secrecy rate. Numerical simulations demonstrate that the proposed DRL‐based PLS enhancement algorithm outperforms non‐convex optimization benchmarks in robustness and efficiency for secure mmWave communication systems aided by distributed RISs and affected by imperfect CSI.