SM2 14th Batch RP Timetable - Aug to Dec 11 (Final)

时间序列数据挖掘中的机器学习算法应用时间序列数据是随着时间的推移而产生的数据集合，采集并记录了在不同时间点上某一现象、变量的取值情况。

在现代社会，各行各业都需要对时间序列数据进行分析、预测和决策。

其中，机器学习算法的应用已经成为了时间序列分析领域的热点。

那么，本篇文章将从什么是时间序列数据、机器学习算法的应用优劣与模型优化、机器学习算法的应用场景等几个方面入手，为大家详细介绍时间序列数据挖掘中的机器学习算法应用。

一、什么是时间序列数据时间序列数据是指在一定时间间隔内对某一个被观测变量的一组量进行观测或估计所得到的结果序列，是时间分布内数据的集合。

其中，时间序列数据具有两个主要特征：趋势性和周期性。

趋势性指数据会随着时间的推移而呈现出整体上升或下降的趋势；周期性指时间序列数据会随着时间周期性的波动。

例如，对于某一地区某一年来的销售额变动情况，这个序列就是时间序列数据。

对于这些数据，我们可以使用机器学习算法进行分析和预测，从而为企业或个人的决策提供更准确的信息。

二、机器学习算法的应用优劣与模型优化机器学习算法是通过数据分析、模式识别和自适应算法来提高预测性能的方法。

实际应用时，我们会对已有的数据进行训练，使机器学习模型可以自动捕捉数据中的模式和关系，并能够准确地预测未来的趋势和变化。

在时间序列数据的应用中，机器学习算法的优劣主要取决于以下方面：1. 适用性机器学习算法的适用性是指它对于所处理的数据类型有多大的适应性。

一些机器学习算法比较适用于特定的数据类型，如SVM对于分类问题、神经网络对于非线性问题和KNN对于相似性度量问题等。

因此，选择合适的算法对于时间序列数据分析至关重要。

2. 精度模型的精度是指在给定的数据集上模型的预测能力。

针对各种不同的时间序列应用，不同的算法会有不同的精度表现。

例如ARIMA和VAR模型在长期预测中表现较好，KNN和LSTM则在短期预测中表现较好。

3. 解释性模型的解释性是指模型的预测机理是否易于解释。

时间序列数据挖掘算法的研究及应用时间序列数据（Time Series Data）是指按时间顺序采样或测量得到的数据。

在现代社会中，我们所接触的各种数据普遍伴随着时间的因素，因此，对时间序列数据的处理和分析成为了一个非常重要的研究方向。

随着计算机技术的不断发展，时间序列数据挖掘的方法和算法也不断得到了优化和改进，从而推动了时间序列数据挖掘的应用范围不断扩大。

为了更好地进行时间序列数据的处理和分析，我们需要使用一些专门的算法和方法。

下面，我们将介绍几种常用的时间序列数据挖掘算法。

一、时间序列预测算法时间序列预测算法是指根据已知的时间序列数据，通过建立合适的模型，来预测未来一段时间内的时间序列趋势。

常见的时间序列预测算法包括 ARIMA 模型、神经网络模型、支持向量机模型等。

这些模型在时间序列数据的预测和预警方面有着非常广泛的应用。

例如，在股票市场中，我们可以使用时间序列预测算法来构建模型，预测未来一段时间内股票的价格走势。

在能源领域中，我们可以使用时间序列预测算法来预测未来一段时间内的能源需求量，从而为能源供应和调度提供依据。

在医疗领域中，我们可以使用时间序列预测算法来预测不同种类疾病的发病率，帮助医疗机构制定相应的疾病预防措施。

二、时间序列聚类算法时间序列聚类算法是指将时间序列数据分为若干个类别，并使得同一类别内的时间序列具有相似性，而不同类别的时间序列具有明显的差异性。

时间序列聚类算法的目的是为了在时间序列数据中发现潜在的模式和异常，并帮助我们更好地理解时间序列数据的性质和结构。

常见的时间序列聚类算法包括 K-means 算法、基于密度的 DBSCAN 算法、层次聚类算法等。

时间序列聚类算法在许多领域都有着广泛的应用。

例如，在气候领域中，我们可以使用时间序列聚类算法来将气候变化数据分为若干个类别，并发现各类别内的相似性和差异性，从而更好地理解气候变化的规律和趋势。

在智能交通领域中，我们可以使用时间序列聚类算法来将车辆轨迹数据分为不同的类别，并帮助我们更好地了解车辆运行的规律和特点。

《时间序列分析》习题解答�0�2习题2.3�0�21考虑时间序列12345…201判断该时间序列是否平稳2计算该序列的样本自相关系数kρ∧k12… 6 3绘制该样本自相关图并解释该图形. �0�2解1根据时序图可以看出该时间序列有明显的递增趋势所以它一定不是平稳序列�0�2即可判断该时间序是非平稳序列其时序图程序见后。

�0�2 时间序描述程序data example1 input number timeintnxyear01jan1980d _n_-1 format time date. cards 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 proc gplot dataexample1 plot numbertime1 symbol1 cblack vstar ijoin run�0�2�0�2�0�22当延迟期数即k本题取值1 2 3 4 5 6远小于样本容量n本题为20时自相关系数kρ∧计算公式为number1234567891011121314151617181920time01JAN8001J AN8101JAN8201JAN8301JAN8401JAN8501JAN8601JAN870 1JAN8801JAN8901JAN9001JAN9101JAN9201JAN9301JAN9 401JAN9501JAN9601JAN9701JAN9801JAN99121nkttktknttX XXXXXρ�6�1∧�6�1�6�1≈�6�1∑∑ 0kn4.9895�0�2注20.05125.226χ接受原假设认为该序列为纯随机序列。

�0�2解法三、Q统计量法计算Q统计量即12214.57kkQnρ∑�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2�0�2查表得210.051221.0261χ�6�1由于Q统计量值4.57Q小于查表临界值即可认为接受原假设即该序列可视为纯随机序列为白噪声序列 5表2——9数据是某公司在2000——2003年期间每月的销售量。

modis数据时间序列重建代码如何使用MODIS 数据进行时间序列重建的问题。

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 数据是由美国国家航空航天局(NASA) 在2000 年发射的Terra 和Aqua 卫星上收集的重要地球观测数据。

这些数据用于监测全球的植被生长、大气成分、海洋表面温度等多种环境参数。

其中，时间序列重建是一种重要的数据分析技术，可以揭示出地球上不同地区的环境变化趋势。

在本文中，我们将介绍如何使用MODIS 数据进行时间序列重建，并提供相应的Python 代码示例来帮助读者更好地理解。

以下是具体的步骤：1. 数据获取：首先，我们需要获取MODIS 数据。

NASA 提供了一系列的数据访问系统，如Earthdata、LAADS 和LPDAAC，用于从Terra 和Aqua 卫星获取MODIS 数据。

根据具体需求，我们可以选择下载不同的产品，比如地表温度、植被指数等。

以MOD13Q1，即植被指数产品为例，我们可以通过访问LPDAAC 网站来获取该产品的数据。

2. 数据预处理：获取到MODIS 数据后，我们需要进行一些预处理步骤来准备数据进行时间序列重建。

首先，我们需要对数据进行筛选，选择我们感兴趣的地点或区域。

接下来，我们需要对数据进行空间插值，填补由于云覆盖等原因产生的缺失值。

最后，我们需要对数据进行时间插值，填补由于卫星轨道或其它原因导致的数据缺失。

3. 时间序列重建模型选择：选择适合的时间序列重建模型是一个关键的步骤。

根据MODIS 数据的特点，我们可以选择合适的模型来拟合数据。

常用的时间序列重建模型包括线性回归、ARIMA、指数平滑等。

此外，由于MODIS 数据具有一定的周期性，我们还可以考虑添加周期项来提高模型预测能力。

4. 模型训练和参数调优：在选择好时间序列重建模型之后，我们需要进行模型的训练和参数调优。

这包括拟合模型以及通过交叉验证等方法来选择最优的模型参数。

嵌入式系统芯片中SM2算法软硬件协同设计与实现作者：钟丽刘彦余思洋谢中来源：《计算机应用》2015年第05期摘要：针对现有的椭圆曲线算法系统级设计中开发周期长，以及不同模块的性能开销指标不明确等问题，提出一种基于电子系统级（ESL）设计的软硬件（HW/SW）协同设计方法。

该方法通过分析SM2（ShangMi2）算法原理与实现方式，研究了不同的软硬件划分方案，并采用统一建模语言SystemC对硬件模块进行周期精确级建模。

通过模块级与系统级两层验证比较软硬件模块执行周期数，得出最佳性能划分方式。

最后结合算法控制流程图（CFG）与数据流程图（DFG）将ESL模型转化为寄存器传输级（RTL）模型进行逻辑综合与比较，得出在180nm CMOS工艺，50MHz频率下，当算法性能最佳时，点乘模块执行时间为20ms，门数83000，功耗约2.23mW。

实验结果表明所提系统级架构分析对基于椭圆曲线类加密芯片在性能、面积与功耗的评估优势明显且适用性强，基于此算法的嵌入式系统芯片（SoC）可根据性能与资源限制选择合适的结构并加以应用。

关键词：SM2算法；SystemC；软硬件划分；电子系统级；周期精确中图分类号： TP302.1 文献标志码：AAbstract：Concerning the problem that the development cycle of existing elliptic curve algorithm system level design is long and the performanceoverhead indicators are not clear， a method of Hardware/Software （HW/SW） codesign based on Electronic System Level （ESL）was proposed. This method presented several HW/SW partitions by analyzing the theories and implementations of SM2 algorithm， and generated cycleaccurate models for HW modules with SystemC. Module and system verification were proposed to compare the executing cycle counts of HW/SW modules to obtain the best partition. Finally， the ESL models were converted to Rigister Transfer Level （RTL） models according to the CFG （Control Flow Graph） and DFG （Data Flow Graph） to perform logic synthesis and comparison. In the condition of 50MHz，180nm CMOS technology， when getting best performance，the execute time of pointmultiply was 20ms，with 83000 gates and the power consuption was 2.23mW. The experimental result shows that the system analysis is conducive to performance and resources evaluation， and has high applicability in encryption chip based on elliptic curve algorithm. The embedded SoC （System on Chip） based on this algorithm can choose appropriate architecture based on performance and resource constraints.Key words： SM2 algorithm； SystemC； hardware/software partition； Electronic System Level （ESL）； cycleaccurate0 引言随着移动支付终端、智能卡、无线通信等嵌入式设备的普及，数据的安全性也面临越来越大的挑战。

python实现sm2和sm4国密（国家商⽤密码）算法的⽰例GMSSL模块介绍GmSSL是⼀个开源的加密包的python实现，⽀持SM2/SM3/SM4等国密(国家商⽤密码)算法、项⽬采⽤对商业应⽤友好的类BSD开源许可证，开源且可以⽤于闭源的商业应⽤。

安装模块pip install gmsslSM2算法RSA算法的危机在于其存在亚指数算法，对ECC算法⽽⾔⼀般没有亚指数攻击算法 SM2椭圆曲线公钥密码算法：我国⾃主知识产权的商⽤密码算法，是ECC（Elliptic Curve Cryptosystem）算法的⼀种，基于椭圆曲线离散对数问题，计算复杂度是指数级，求解难度较⼤，同等安全程度要求下，椭圆曲线密码较其他公钥算法所需密钥长度⼩很多。

gmssl是包含国密SM2算法的Python实现，提供了 encrypt、decrypt等函数⽤于加密解密，⽤法如下：1. 初始化CryptSM2import base64import binasciifrom gmssl import sm2, func#16进制的公钥和私钥private_key = '00B9AB0B828FF68872F21A837FC303668428DEA11DCD1B24429D0C99E24EED83D5'public_key = 'B9C9A6E04E9C91F7BA880429273747D7EF5DDEB0BB2FF6317EB00BEF331A83081A6994B8993F3F5D6EADDDB81872266C87C018FB4162F5AF347B483E24620207' sm2_crypt = sm2.CryptSM2(public_key=public_key, private_key=private_key)2. encrypt和decrypt#数据和加密后数据为bytes类型data = b"111"enc_data = sm2_crypt.encrypt(data)dec_data =sm2_crypt.decrypt(enc_data)assert dec_data == data3. sign和verifydata = b"111" # bytes类型random_hex_str = func.random_hex(sm2_crypt.para_len)sign = sm2_crypt.sign(data, random_hex_str) # 16进制assert sm2_crypt.verify(sign, data) # 16进制SM4算法国密SM4(⽆线局域⽹SMS4)算法，⼀个分组算法，分组长度为128bit，密钥长度为128bit，算法具体内容参照SM4算法。

Procedure & Checklist – Preparing HiFi SMRTbell®Libraries using the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0This procedure describes the construction of HiFi SMRTbell libraries for de novo assembly and variant detection applications using the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0 and recommended HiFi sequencing conditions using PacBio’s new Sequel® II Binding Kit 2.2. A minimum input amount of 5 µg of high-molecular weight genomic DNA is recommended for generating HiFi library yields sufficient for running multiple SMRT®Cells on the Sequel II or Sequel IIe System (Sequel II Systems). Note that final HiFi library construction yields will be dependent on the specific size-selection method employed.We recommend fragmenting the gDNA so that the target size distribution mode is between 15 kb - 18 kb. To reduce the presence of fragments >30 kb, PacBio recommends a 2-cycle shearing method on the Megaruptor 3 system. Generally, a narrower fragment size distribution results in more uniform and higher-quality HiFi data. Details regarding DNA shearing conditions (e.g., buffers and DNA sample concentration) are described in the “DNA Requirements for Shearing” section.RequiredEquipment Vendor Throughput Run TimeFemto Pulse AgilentTechnologies Process up to 11 samples per runBatch process up to 88 samples 85 minsMegaruptor 3 Diagenode Shear up to 8 samples at a time40 mins(for 1 cycle of shearing)PippinHT Sage Science Maximum of 20 samples per instrument run 2 hrsBluePippin Sage Science Maximum of 4 samples per instrument run 4.5 hrsSageELF Sage Science Maximum of 2 samples per instrument run 4.5 hrs Table 1: Recommended equipment for HiFi SMRTbell library construction for de novo assembly and variant detection applications.Required MaterialsDNA SizingFemto Pulse Agilent Technologies, Inc. P-0003-0817DNA QuantitationQubit™ Fluorometer ThermoFisher Scientific Q33238Qubit 1X dsDNA HS Assay Kit ThermoFisher Scientific Q33230DNA ShearingMegaruptor 3 System Diagenode B06010003Megaruptor 3 Shearing Kit Diagenode E07010003SMRTbell Library PreparationSMRTbell® Express Template Prep Kit 2.0 PacBio 100-938-900AMPure® PB Beads PacBio 100-265-900SMRTbell® Enzyme Clean Up Kit 2.0 (New*) PacBio 101-932-600Sequencing Primer v5 (New*) PacBio 102-067-400100% Ethanol, Molecular Biology Grade Any MLSWide Orifice Tips (Tips LTS W-O 200UL Fltr RT-L200WFLR) Rainin 30389241Lo-Bind 0.2 mL tube strips USA Scientific, TempAssure1402-4708Multi-channel Pipette Rainin, 17013810Magnetic separation rack V&P Scientific, Inc, VP 772F4-1Thermal Cycler that is 100 µL and 8-tube strip compatible Any MLSSize-selection (One of the following systems)PippinHT System Sage Science HTP00010.75% Agarose Gel Cassettes, Marker 75E Sage Science HPE7510BluePippin System Sage Science BLU00010.75% Agarose Cassettes, Marker S1 Sage Sciences BLF7510SageELF System Sage Science ELF00010.75% Agarose Cassettes Sage Science ELD7510SequencingSequel® II Binding Kit 2.2 (New*)PacBio 101-894-200Sequel® II Sequencing Kit 2.0 PacBio 101-820-200SMRT® Cell 8M Tray PacBio 101-389-001* To obtain a copy of the previous version of this Procedure & Checklist that specifies use of SMRTbell Enzyme Clean Up Kit (PN 101-746-400) and Sequencing Primer v2 (PN 101-847-900), contact ****************.HiFi Library Construction WorkflowPacBio recommends that gDNA samples be resuspended in an appropriate buffer (e.g., Qiagen Elution Buffer) before proceeding with DNA shearing.Figure 1: Workflow for preparing HiFi libraries using the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0.Reagent HandlingSeveral reagents in the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0 (shown in Table 2 below) are sensitive to temperature and vortexing. We recommend to:•Never leave reagents at room temperature.•Always work on ice when preparing master mixes.•Finger-tap followed by a quick spin prior to use.Reagent Where UsedDNA Prep Additive Remove single-strand overhangsDNA Prep Enzyme Remove single-strand overhangs DNA Damage Repair Mix v2 DNA Damage RepairEnd Prep Mix End-Repair/A-tailingOverhang Adapter v3 LigationLigation Mix LigationLigation Additive LigationLigation Enhancer LigationSMRTbell Enzyme Clean Up Mix Nuclease TreatmentSMRTbell Enzyme Cleanup Buffer 2.0 Nuclease TreatmentTable 2: Temperature sensitive reagentsGenomic DNA (gDNA) Quality EvaluationThis procedure requires high-quality, high-molecular weight input gDNA with a majority of the DNA fragments >50 kb as determined by pulsed-field gel or capillary electrophoresis. Any of the three commercially available systems listed in Table 4 below may be used to evaluate gDNA quality, but the Femto Pulse system is highly recommended for high-throughput library construction due to its ability to rapidly process multiple samples in a single run using very low amounts (<1 ng) of DNA per sample. Links to recommended procedures for each system are also provided in the table. Examples of gDNA quality assessment using Bio-Rad’s CHEF Mapper (2A) and Agilent Technologies’ Femto Pulse (2B) are shown in Figure 2. Lanes A3 and B1 correspond to high-quality gDNA samples that are suitable for HiFi library construction using this procedure. Lanes A4 and B2 show degraded gDNA samples that not suitable for use in this procedure.Method ProcedureFemto Pulse Agilent Technologies, Inc.Bio-Rad CHEF Mapper XA Pulsed Field Electrophoresis System Procedure & Checklist - Using the BIO-RAD® CHEF Mapper® XA Pulsed Field Electrophoresis SystemSage Science Pippin Pulse Procedure & Checklist - Using the Sage Science PippinPulse Electrophoresis Power Supply SystemTable 3. gDNA Quality Evaluation Methods and Procedures.Figure 2: Evaluation of high-molecular weight gDNA quality using two DNA sizing analysis systems. A) Bio-Rad CHEF Mapper and B) Agilent Technologies’ Femto Pulse.165.510 kb 50 kb 42 kb33 kb 21 kb 17.7 kb 1.3 kb1 bpLane 1: 8 kb - 48 kb Ladder (Bio-Rad) Lane 2: 5 kb ladder (Bio-Rad) Lane 3: HMW gDNA Lane 4: Degraded gDNALane 1: HMW gDNALane 2: Degraded gDNA Lane 3: 165 kb ladder48 kb-20 kb-80 kb----------10 kb-14322 1 3ABDNA Requirements for ShearingBefore shearing, ensure that the genomic DNA is in an appropriate buffer (e.g.,Qiagen Elution Buffer, 10 mM Tris-Cl, pH 8.5 or PacBio EB buffer). If you are unsure of the buffer composition or if the gDNA is not in Elution Buffer, perform a 1X AMPure PB bead purification followed by elution with Elution Buffer or an equivalent low salt buffer (i.e., 10 mM Tris-Cl, pH 8.5- 9.0).PacBio highly recommends Diagenode’s Megaruptor 3 system for shearing gDNA. The Megaruptor 3 system allows up to 8 gDNA samples to be processed simultaneously with a consistent fragment size distribution across multiple hydropore-syringes. Furthermore, the Megaruptor 3 system generates a narrower size distribution than the g-TUBE device (Covaris).Shearing Using Diagenode’s Megaruptor 3 SystemTo maximize HiFi yield per SMRT Cell, PacBio recommends fragmenting the gDNA to a size distribution mode between 15 kb – 18 kb for human whole genome sequencing. Libraries with a size distribution mode larger than 20 kb are not recommended for HiFi sequencing. Recommended library insert size distributions to use for different WGS applications are summarized in Table 4 below.Application Recommended Library Insert SizeHuman Variant Detection 15 – 18 kbHuman de Novo15 – 18 kbPlant/Animal de Novo15 – 20 kbTable 4: Library size recommendations for Human variant detection and de novo assembly.To shear gDNA on the Megaruptor 3 system, use a two-cycle shear method, which requires running a second round of shearing immediately following the first fragmentation step in the same hydropore-syringe. The recommended concentration is 83.3 ng/µL (5 µg of input DNA in 60 µL Elution Buffer).The DNA shearing guidelines below have been tested by PacBio on the Megaruptor 3 system only. The response of individual gDNA samples to the shearing recommendations described below may differ; therefore, performing a small-scale test shear is highly recommended, including the Megaruptor 3 system.For the Megaruptor and Megaruptor 2 systems, shearing optimization is necessary before proceeding with this Procedure & Checklist. The shearing procedure described in the “Shearing Using Diagenode’s Megaruptor 3 system” section below is not compatible with the Megaruptor or Megaruptor 2 systems. For Megaruptor and Megaruptor 2 systems, follow Diagenode’s DNA shearing recommendations described in their manual. For additional guidance, contact Technical Support or your local FAS.The g-TUBE device generates a broader DNA fragment size-distribution compared to the Megaruptor 3 system. Note that HiFi read quality and overall HiFi data yield may be reduced due to the residual presence of large DNA fragments generated by g-TUBEs. For additional guidance, contact Technical Support or your local FAS.Figure 3: Examples of human genomic DNA samples sheared to a target 15 kb - 18 kb size distribution mode using a 2-cycle shear method on the Megaruptor 3 system.Prepare SMRTbell LibrariesAlways work on ice throughout the library construction process. To process multiple samples at a time, the following equipment are required:• Lo-Bind tube strips• Multi-channel pipette• Wide-bore tips• Magnetic rack compatible with tube strips• Thermocycler compatible with tube stripsRemove Single-Strand OverhangsThe sample volume recovered from the Megaruptor 3 system after shearing is used directly in the single-strand overhang digestion step. Before proceeding, ensure that the sheared DNA is in Elution Buffer or an equivalent low salt buffer (i.e., 10 mM Tris-Cl, pH 8.5- 9.0). In this step, DNA Prep Additive is diluted first followed by digestion. Scale up the reaction volumes for digestion if working with multiple samples.1. Prepare the DNA Prep Additive. The DNA Prep Additive is diluted with Enzyme Dilution Buffer toa total volume of 5 µL. This amount is sufficient for processing 1 to 4 samples. The volume maynot be sufficient for 5 samples due to pipetting errors. We recommend scaling up the dilutionvolume based on the number of samples to be processed (example: prepare 2X volume for 8samples and 4X volume for 16 samples).Note: The diluted DNA Prep Additive should be used immediately and should not be stored.2. Prepare the digestion by following the reaction table below. For multiple samples, prepare amaster mix, followed by addition of 10.0μL master mix to each sheared DNA sample.3. Add 10.0 µL of the above master mix to the tube-strips containing 45.0 µL - 53.0 µL of shearedDNA. The total volume in this step is 55.0 µL - 63.0 µL.4. Using a multi-channel pipette, mix the reaction wells by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips.5. Spin down the contents of the tube strips with a quick spin in a microfuge.6. Incubate at 37°C for 15 minutes, then return the reaction to 4°C.7. Proceed to the next step.Repair DNA DamageTo each Reaction Mix 1, add 2.0 µL of DNA Damage Repair Mix v2.1. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips.2. Spin down the contents of the tube strips with a quick spin in a microfuge.3. Incubate at 37°C for 30 minutes, then return the reaction to 4°C.4. Proceed to the next step.End-Repair/A-tailingTo each Reaction Mix 2, add 3.0 µL of End Prep Mix.1. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips.2. Spin down the contents of the tube strips with a quick spin in a microfuge.3. Incubate at 20°C for 10 minutes.4. Incubate at 65°C for 30 minutes, then return the reaction to 4°C.5. Proceed to the next step.Adapter LigationIn this step, 5.0 µL of Overhang Adapter is added to each Reaction Mix 3 (from the previous step). Then, 32.0 µL of the ligase master mix is added to each Reaction Mix 3/Adapter Mix for incubation. Always work on ice. 1. To each Reaction Mix 3, add 5.0 µL of Overhang Adapter.2. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips. Leave the tube strips on ice.3. Prepare a Master Mix containing Ligation Enhancer, Ligation Additive and Ligation Mix using the table4. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips. It is important to mixwell.5. To the Reaction Mix 3/Adapter Mix, add 32.0 µL of the Ligase Master Mix. The total volume in this step is97.0 µL- 105.0 µL.6. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips. It is important to mixwell.7. Incubate at 20°C for 1 hour. Optional: The Ligation reaction may also be left at 20°C overnight.8. Proceed to the next step.Purify SMRTbell Library Using 1.0X AMPure® PB BeadsPage 11 PN 101-853-100 Version 05(August 2021)Nuclease Treatment of SMRTbell LibraryTo each library sample, add the nuclease mix to remove damaged SMRTbell templates.1. Prepare a Master Mix of the Enzyme Cleanup Mix and Buffer.2. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips. It is important to mixwell.3. Spin down the contents of the tube strips with a quick spin in a microfuge.4. To each 15.0μL of sample, add 55.0 μL of Nuclease Master Mix. The total reaction volume at this step is70.0 µL.5. Mix the reaction well by pipetting up and down 10 times with wide-orifice pipette tips. It is important to mixwell.6. Incubate at 37°C for 30 mins and store on ice immediately.7. Spin down the contents of tube strips with a quick spin in a microfuge.8. Proceed directly to the AMPure PB bead purification step below immediately. Do not store samples at thisstage. Do not let samples sit for long periods of time. Always work on ice.Page 12 PN 101-853-100 Version 05(August 2021)Purify SMRTbell Library Using 1.0X AMPure® PB BeadsSize Selection of SMRTbell LibrariesFor high-throughput whole genome sequencing applications, PacBio highly recommends the PippinHT system (Sage Science) for size-selection of SMRTbell libraries for HiFi sequencing. Typical recovery yields are 35% - 50% and are highly dependent on the size distribution of the starting SMRTbell library.Size Selection Using the PippinHT SystemVerify that your PippinHT system software is up to date and follow the procedure below to remove SMRTbellSize Selection Using the BluePippin SystemSage Science’s BluePippin system may also be used for size-selection of HiFi SMRTbell libraries. Verify that your BluePippin system software is up to date and follow the procedure below to remove SMRTbell templates <10 kb using the BluePippin system. Typical recovery yields are highly dependent on the size distribution of the starting SMRTbell library. For the latest BluePippin system User Manual and guidance on size-selection protocols, contact Sage Science ().Size Selection Using the SageELF SystemSage Science’s SageELF system may also be used to fractionate SMRTbell libraries for HiFi whole genome sequencing applications. Verify that your SageELF system software is up to date and follow the size selection procedure below. For the latest SageELF User Manual and guidance on size-selection protocols, contact Sage Science ().6Set up the run Protocol:– In the “Protocol Editor” tab, click on the “New Protocol” button.– Select the “0.75% 1-18kb v2” in the cassette definition menu.– Select “size-based” for separation mode.– Enter 3450 in the “Target Value” field and move the bar slider to selectwell #12.– Save as new protocol.– On the Main screen, clear previous run data, select cassette description,cassette definition and protocol, enter sample ID(s).– Select in the Nest Selector the cartridge that will be run.7Start the run.8 Once the run is complete, (approximately 4.5 hours), collect 30 μL of the respectivefractions from the elution wells. Fractions of interest are typically ~11 kb, ~13 kb,~15 kb, ~17 kb.9 Check the sizes of all 12 fractions by loading on a Femto Pulse. To determine theaverage library size, perform a smear analysis by selecting the region of interestby defining the start and end points of the fractions.10 Pool together fractions that have an average library size 10 – 20 kb.11 Proceed to the AMPure PB Bead purification step.Purify Size-Selected HiFi Library Fractions with 1.0X AMPure ® PB BeadsSequencing PreparationSee Quick Reference Card - Loading and Pre-Extension Recommendations for Sequel II/IIe Systems .For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. © Copyright 2020 - 2021, Pacific Biosciences of California, Inc. All rights reserved. Information in thisdocument is subject to change without notice. Pacific Biosciences assumes no responsibility for any errors or omissions in this document. Certain notices, terms, conditions and/o r use restrictions may pertain to your use of Pacific Biosciences products and/or third p arty products. Please refer to the applicable PacificBiosciences Terms and Conditions of S a le and to the applicable license terms at /lice nses.html. Pacific Biosciences, the Pacific Biosciences logo, PacBio, S M RT, SMRTbell, Iso-Seq and Sequel are trademarks of Pacific Biosciences. Femto Pulse and Fragment Analyzer are trademarks of Agilent Technologies. All other trademarks are the sole property of their respective owners.Revision History (Description)Version Date Initial release.01 September 2019 Internal revision with no content change (not uploaded to website).02 December 2019 On page 1, changed “HiFi reads” to just “Reads”. On page 12, under Repair DNA Damage,corrected “remove single strand overhangs” to “repair DNA damage”. On page 13, corrected “remove single strand overhangs” to “adapter ligation”.03 January 2020 Updated for SMRTbell Enzyme Clean Up Kit 2.0 and Sequencing Primer v5.04 April 2021 Removed SMRT Link Sample Setup and Run Design tables. Added reference to QRC.05August 2021。

VIAVI Solutions Data SheetVIAVIDWDM OTDR Module (4100-Series)For T-BERD®/MTS-2000, -4000 V2, -5800, CellAdvisor 5Gand OneAdvisor-800 PlatformsAs xWDM technology adoption continues to grow in access networks for broadbandservices, technicians require comprehensive and lightweight xWDM test tools.Consisting of a single module, the VIAVI C-band DWDM OTDR solution enables cable,wireless, and telco operators to perform complete end-to-end link characterizationand troubleshooting of DWDM and hybrid CWDM/DWDM networks.Key Benefitsy Characterize fiber links with exactDWDM wavelengthsy Troubleshoot live networks with in-servicetesting capabilityy Verify end-to-end continuity through MUX/DEMUX and ROADMs using the continuouswave source functiony Automatically identify and test DWDM portchannel/link with patented Wavescany Avoid accidental transceiver damagewith SFP ProtectKey Featuresy C-Band (1528nm to 1568nm) tunableDWDM OTDR module at ITU-T G.694.1wavelengths (CH12 to CH62)y Integrated CW light source withmodulation capabilityy Instantaneous traffic detectiony Automatically identify Mux and Demuxcomponents with SmartLink MapperApplicationsy Metro & access rings, business to business,advanced C-RAN fronthauls & next genFTTH networksy Qualification of fronthaul access networksy Testing new DWDM wavelengthroutes without disrupting traffic onactive channelsy Pinpointing faults and their exactlocations while in serviceThe DWDM OTDR module’s optical performance, combinedwith the complete suite of T-BERD/MTS, CellAdvisor 5G andOneAdvisor-800 platform testing features, ensures thatcomprehensive testing is done right the first time.Standard testing features include:y Auto-setting of the acquisition parametersy Summary results table with pass/fail analysis per theinternational standardsy Comprehensive event diagnosisy FastReport onboard report generationT-BERD/MTS-2000One-slot handheldmodular platform forfiber network testingHandheld testinstrument for 10 GEthernet and fibernetworks testingTwo-slot handheldmodular platformfor fiber/copper andmultiple services testingT-BERD/MTS-4000 V2T-BERD/MTS-5800CellAdvisor 5GCell site test solutionOneAdvisor-800All-in-One Cell-siteInstallation andMaintenanceT est Solution2020 Broadband Technology Review ‒4.5 Diamond Award Winner2 VIAVI T-BERD/MTS 4100 Series DWDM OTDR ModuleSpecifications (typical at 25°C)2. The one-way difference between the extrapolated backscattering level at the start of the fiber and the RMS noise level, after 3 minutes averaging and using the largest pulsewidth.3. Measured at ±1.5 dB down from the peak of an unsaturated reflective event using the shortest pulsewidth.4. Measured at ±0.5 dB from the linear regression using a FC/PC reflectance and using the shortest pulsewidth.5. Subtract 3 dB when used in modulation mode (270/330/1/2 kHz).For more information on the VIAVI T-BERD/MTS-2000/-4000 V2/-5800, CellAdvisor 5G and OneAdvisor-800 test platforms, refer to their respective datasheets.Ordering Information4100 DWDM OTDR Modules Tunable DWDM OTDR Module - PCE41DWDMC-PC Tunable DWDM OTDR Module - APCE41DWDMC-APC Wavescan® SW option for DWDM OTDR Module EWAVESCAN SFP Protect SW option for DWDM OTDR Module ESFPPROTECT Optical Adapters Switchable AdaptersEUSCADS,EUSCADS-APC,EUFCADS,EULCADS, EULCADS-APC。

MANUFACTURING AND PROCESS | 制造与工艺1　引言加快推动绿色低碳技术实现“双碳”目标，汽车零部件材料的轻量化是重要发展方向。

近几年国内逐步加强和推行限塑令，汽车内饰塑料件产品的使用将趋于减弱，而麻纤维制品因其高强度、高耐磨、来源广、易降解等优点，逐渐在汽车内饰材料中取代了塑料等制品，成为汽车内饰件环保、超高轻量化的新一代理想材料[1]。

麻纤板是由麻类天然纤维制成的板材，麻纤板的成分主要包括麻纤维、粘合剂和填充物等。

麻纤维是麻纤板的主要成分之一，常用于制作纤维增强复合材料[2]。

本实验研究以可回收再利用的新型麻纤维环保材料（即聚丙烯和木粉的混合物）为实验材料。

为研究热压参数对减薄率的影响，本文设计了杯突实验，杯突试验应用于板材成形性能研究、热压工艺模拟和成型工艺参数研究和评估等领域，是具有普遍意义的模拟试验方法之一。

通过杯突实验得到麻纤板的减薄模型，通过此减薄模型来预测热压过程缺陷发生点，进而能在热压之前做出预防措施。

还可以根据热压后的板材厚度来设计注塑的浇口与流道，大大提高成品率。

因此，麻纤板在杯突实验中的减薄率测量研究对热压-注塑一体化成形工艺有着十分重要的意义[3-4]。

2　实验为研究热压参数对麻纤板的减薄率的影响并建立减薄预测模型，本文设计了两组实验。

一组为温度与热压速度对麻纤板减薄率的影响研究，另一组为热压行程对麻纤板减薄率的影响研究。

在温度与热压速度对麻纤板减薄率的影响研究实验中，本文根据麻纤板的热压条件设计了四个温度点和四种热压速度，研究了麻纤板在热压出现裂口时，裂口处的减薄率，并建立了减薄预测模型。

在热压行程对麻纤板减薄率的影响研究中，设计了在特定温度与热压速度下不同热压行程下麻纤板减薄率的测量实验，得到了减薄预热压工艺参数对麻纤板减薄率影响分析丁宏参1　候庆江２　刘赛科1　王一栋1　吴贤益11.宁波方正汽车模具股份有限公司　浙江省宁波市　3156002.华中科技大学　湖北省武汉市　430074摘 要：麻纤维制品因其高强度、高耐磨、来源广、易降解等优点，成为汽车内饰件环保、超高轻量化的新一代理想材料。

专利名称：一种sm2性能优化实现方法专利类型：发明专利
发明人：姜孟杉,王震,白健,安红章
申请号：CN202010992268.3
申请日：20200921
公开号：CN112134704A
公开日：
20201225
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种sm2性能优化实现方法，其所述方法为针对sm2的椭圆曲线上的点运算进行优化，包括：(1)将椭圆曲线点的标准坐标转化到仿射坐标系；(2)在仿射坐标系下，使用预计算优化椭圆曲线点加、倍点和点乘运算过程。

本发明使用了转化仿射坐标和预计算来优化椭圆曲线点加、倍点和点乘运算过程，从而减少点加、倍点和点乘运算的次数，提高运算效率。

申请人：中国电子科技网络信息安全有限公司
地址：610207 四川省成都市双流区西南航空港经济开发区工业集中区内
国籍：CN
代理机构：成都九鼎天元知识产权代理有限公司
代理人：徐静
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商密算法SM2、SM3、SM4的⽤途和原理SM1对称密码SM1 算法是分组密码算法，分组长度为128位，密钥长度都为 128 ⽐特，算法安全保密强度及相关软硬件实现性能与 AES 相当，算法不公开，仅以IP核的形式存在于芯⽚中。

采⽤该算法已经研制了系列芯⽚、智能IC卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，⼴泛应⽤于电⼦政务、电⼦商务及国民经济的各个应⽤领域（包括国家政务通、警务通等重要领域）。

SM2椭圆曲线公钥密码算法SM2算法就是ECC椭圆曲线密码机制，但在签名、密钥交换⽅⾯不同于ECDSA、ECDH等国际标准，⽽是采取了更为安全的机制。

另外，SM2推荐了⼀条256位的曲线作为标准曲线。

SM2标准包括总则，数字签名算法，密钥交换协议，公钥加密算法四个部分，并在每个部分的附录详细说明了实现的相关细节及⽰例。

SM2算法主要考虑素域Fp和F2m上的椭圆曲线，分别介绍了这两类域的表⽰，运算，以及域上的椭圆曲线的点的表⽰，运算和多倍点计算算法。

然后介绍了编程语⾔中的数据转换，包括整数和字节串，字节串和⽐特串，域元素和⽐特串，域元素和整数，点和字节串之间的数据转换规则。

详细说明了有限域上椭圆曲线的参数⽣成以及验证，椭圆曲线的参数包括有限域的选取、椭圆曲线⽅程参数、椭圆曲线群基点的选取等，并给出了选取的标准以便于验证。

最后给椭圆曲线上密钥对的⽣成以及公钥的验证，⽤户的密钥对为（s，sP），其中s为⽤户的私钥，sP为⽤户的公钥，由于离散对数问题从sP难以得到s，并针对素域和⼆元扩域给出了密钥对⽣成细节和验证⽅式。

总则中的知识也适⽤于SM9算法。

在总则的基础上给出了数字签名算法（包括数字签名⽣成算法和验证算法），密钥交换协议以及公钥加密算法（包括加密算法和解密算法），并在每个部分给出了算法描述，算法流程和相关⽰例。

数字签名算法、密钥交换协议以及公钥加密算法都使⽤了国家密管理局批准的SM3密码杂凑算法和随机数发⽣器。

不同时间点的单细胞测序的拟时序下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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国家密码管理局公告第24号――关于批准《SM2密码算法使用规范》等14项密码行业标准的公告
文章属性
•【制定机关】国家密码管理局
•【公布日期】2012.11.22
•【文号】国家密码管理局公告第24号
•【施行日期】2012.11.22
•【效力等级】部门规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】标准化
正文
国家密码管理局公告
（第24号）
国家密码管理局批准《SM2密码算法使用规范》等14项密码行业标准，现予以公布，自公布之日起实施。

标准编号及名称具体如下：
GM/T 0008-2012 《安全芯片密码检测准则》
GM/T 0009-2012 《SM2密码算法使用规范》
GM/T 0010-2012 《SM2密码算法加密签名消息语法规范》
GM/T 0011-2012 《可信计算可信密码支撑平台功能与接口规范》
GM/T 0012-2012 《可信计算可信密码模块接口规范》
GM/T 0013-2012 《可信计算可信密码模块符合性检测规范》
GM/T 0014-2012 《数字证书认证系统密码协议规范》
GM/T 0015-2012 《基于SM2密码算法的数字证书格式规范》
GM/T 0016-2012 《智能密码钥匙密码应用接口规范》
GM/T 0017-2012 《智能密码钥匙密码应用接口数据格式规范》
GM/T 0018-2012 《密码设备应用接口规范》
GM/T 0019-2012 《通用密码服务接口规范》
GM/T 0020-2012 《证书应用综合服务接口规范》
GM/T 0021-2012 《动态口令密码应用技术规范》
国家密码管理局
2012年11月22日。

可证明安全的SM2盲适配器签名方案
胡小明;陈海婵
【期刊名称】《网络与信息安全学报》
【年(卷),期】2024(10)2
【摘要】适配器签名是近年来出现的新密码学原语,其基本思想是将签名过程与秘密值的揭示联系起来,通过将预签名适配为正式签名,使最终的签名结果和常规签名一致。

预签名与正式签名可提取出一个秘密值,因此具有原子性,在区块链中拥有良好的应用前景。

但是适配器签名不具有匿名性,容易暴露交易参与者身份,在电子支付等隐私需求高的应用场景具有一定的局限性。

为了解决这一问题,提出了新的盲适配器签名,系统模型和安全模型,在新系统模型的基础上提出了基于SM2签名算法的盲适配器签名方案,并基于SM2签名方案的不可伪造性和困难关系证明了该方案的安全性满足新提出的安全模型要求,即满足盲性、预签名可适配性、不可伪造性和证据可提取性。

性能分析表明,在计算开销上,SM2盲适配器签名方案的总时间仅比SM2适配器签名方案增加了5.91 ms,与现有同类方案相比,该方案盲性更强且具有自主可控性,对于隐私要求高且需要采用国产密码算法的关键应用场景具有良好的应用价值。

【总页数】10页(P59-68)
【作者】胡小明;陈海婵
【作者单位】上海第二工业大学计算机与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.7
【相关文献】
1.关于Okamoto盲签名方案与部分盲签名方案的安全分析
2.基于SM2数字签名算法的适配器签名方案
3.基于SM2的无证书盲签名方案
4.基于SM2盲签名的电子投票方案
5.基于SM2门限盲签名电子选举方案
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可重构的素域SM2算法优化方法
李斌;周清雷;陈晓杰;冯峰
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2022(43)3
【摘要】针对SM2算法软件效率低、硬件实现资源利用率低、可扩展性差的问题,提出了一种可重构的素域SM2算法优化方法。

通过对SM2算法的深入分析,从不
同计算阶段和计算特点着手,分别采用KOA快速乘法、快速模约减和Barrett算法实现推荐或任意参数的模乘运算,并优化改进基为4的扩展欧几里得算法加速模逆
运算。

然后,在标准射影坐标系下以蒙哥马利方法提高点乘运算效率,并优化了点加
和倍点数据流,将运算周期缩短至12个时钟。

同时,在FPGA内部实现了快速的坐
标系转换。

最后,设计实现了多SM2的并行调度管理,满足日益多样化的应用需求。

实验结果分析表明,所优化的SM2充分利用了FPGA的资源,缩短了点乘周期,每秒
计算次数最多较CPU(Intel i5-8300)高352.48倍,提高了计算性能和可扩展性。

【总页数】12页(P30-41)
【作者】李斌;周清雷;陈晓杰;冯峰
【作者单位】郑州大学计算机与人工智能学院;数学工程与先进计算国家重点实验
室
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构
2.基于压缩感知的Dreamlet域数据重构方法及应用
3.基本解方法中含圆孔多连域的基本解函数重构与应用
4.变换域函数空间下周期非均匀积分与重构方法
5.基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法
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基于国密SM2算法的局部可验证聚合签名算法研究
沈荣耀;马利民;王佳慧;张伟
【期刊名称】《信息安全研究》
【年(卷),期】2024(10)2
【摘要】国密SM2算法基于椭圆曲线密码体制,由国家密码管理局于2010年发布,目前广泛应用于电子政务、医疗、金融等领域,其中数字签名作为SM2算法的主要应用,各种安全应用场景下产生的签名、验签操作次数呈指数级增长.针对海量SM2数字签名占用较大的存储空间,且对签名逐个验证效率较低的问题,提出一种基于国密SM2算法的局部可验证聚合签名方案,使用聚合签名,降低存储开销,提高验证效率.另一方面,针对验证方仅验证指定消息及聚合签名时,也必须获取聚合时的全部消息明文的问题,利用局部可验证签名,使得验证方仅需指定消息、聚合签名及短提示即可完成验证.对方案的正确性及安全性进行分析.通过实验数据和理论分析,与同类方案相比,该方案具备较高性能.
【总页数】7页(P156-162)
【作者】沈荣耀;马利民;王佳慧;张伟
【作者单位】北京信息科技大学北京未来区块链与隐私计算高精尖中心;北京信息科技大学计算机学院;北京信息科技大学国家经济安全预警工程北京实验室;国家信息中心信息与网络安全部
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于国密 SM4和 SM2的混合密码算法研究与实现
2.基于国密SM2加解密的视频流的运动的多条码识别算法研究
3.基于国密SM2数字签名的网络摄像头保护技术
4.基于可验证SM2门限算法的移动终端签名系统的设计与实现
5.基于国密算法SM2的云端协同签名模块研究
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联合传统测量与InSAR技术的锰矿地表形变预测研究
马驷骏;王静;王鹏
【期刊名称】《中国锰业》
【年(卷),期】2024(42)2
【摘要】锰矿资源的持续开采虽然促进了经济的发展,但各类地质灾害问题也随之产生。

通过联合传统测量与合成孔径雷达干涉技术,设计了分布式目标的时序合成孔径雷达干涉技术,使用HTCI检验和KS检验识别同质像元。

在同质像元集合中,利用最大似然法估计获取协相干矩阵和方差矩阵,引入Goldstein滤波对干涉图像的功率谱进行滤波处理,从而去噪。

测试结果显示,使用传统斯坦福永久散射体的技术选点密度约为5.4%,改进的分布式目标的时序合成孔径雷达干涉技术选点密度约为27.9%,是传统斯坦福永久散射体方法的5.16倍。

实验平均误差为21.6 mm,最大误差为36.5 mm,均方根误差为12.8 mm。

由此可知,此次研究设计的技术检测误差较小,显著提高了锰矿区的监测点密度,为锰矿区域地表形变预测和矿区综合治理提供了数据参考。

【总页数】6页(P62-66)
【作者】马驷骏;王静;王鹏
【作者单位】中冶一局城市安全与地下空间研究院有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.PS-InSAR技术在北京采空塌陷区地表形变测量中的应用探析
2.面向地表三维形变解算的SOR迭代拟合推估GPS-InSAR联合模型应用研究
3.基于InSAR技术地铁沿线地表形变监测与预测
4.联合PS-InSAR技术与多变量LSTM神经网络的高铁路基冻胀形变预测研究
5.基于InSAR技术的岩溶塌陷区地表形变监测应用研究
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