10、《合成DNA恶意篡改检测与新型签名方案》

合成DNA恶意篡改检测与签名方案改进

《合成DNA恶意篡改检测与新型签名方案》

1. 标签近似匹配

在检测合成DNA的恶意篡改时,标签的准确匹配至关重要。对于BESN和EDSN标签的近似匹配,我们采用了特定的算法。
输入为FASTA文件的内容字符串,输出为BESN和EDSN标签这两个字符串。具体算法步骤如下:

输入: FASTA文件内容: 字符串
输出: BESN和EDSN标签: 2个字符串
1. begin = ACGCTTCGCA; end = GTATCCTATG /* 硬编码 */
2. revcomp = 输入字符串的反向互补串
3. 如果输入包含(begin和end),则
4.     BESN = begin; EDSN = end
5. 否则,如果输入包含end但不包含begin,则
6.     EDSN = end; 将输入分割成长度为10的子字符串
7.     对每个子字符串执行以下操作
8.         计算与begin的得分; 存储每个子字符串及其得分,并按得分排序。
9.         如果有单个最高得分,则
10.            BESN = 得分最高的子字符串
11.        否则,如果有多个高得分,则
12.            计算每个子字符串到end的距离。
13.            BESN = 距离大于556的子字符串
14.            如果有多个距离大于556的对,则
15.                提醒用户提取标签失败。退出
16. 否则,如果输入包含begin但不包含end,则
17.     BESN = begin; 将输入分割成长度为10的子字符串
18.   
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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