合描述蛋白质序列。在 AlphaFold2中，每个氨基酸被视为一个单词，一串氨基酸序列就构成了一句 “话”。通过Transformer模型，AlphaFold2能够理解蛋白质序列中的“语境”，进 而预测出蛋白质的三维结构。 AlphaFold2的输入主要为蛋白质序列的多序列比对(MSA)结果，MSA的构 建方式是将输入的蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列进行多比对，提取出与输 入序列相似的所有序 入序列相似的所有序列，并构建为一个矩阵。这种比对基于这样一个假设：序列 的相似性表示它们具有共同的进化起源。多序列比对可以帮助确定多物种保守的 序列区域，这些区域在进化过程中保持不变，可能是因为它们对生物有重要的功 能。AlphaFold2通过MSA来提取出蛋白质序列的进化信息，此外，如果在MSA 中的多个序列中观察到两个位置的氨基酸同时变化，那么这可能暗示这两个氨基 酸在蛋白质的空间结构中是相互接近的。Alpha ESMfold。 ESMfold放弃了MSA的构建步骤，而是采用了使用一个蛋白质大语言模型 ESM2，来对氨基酸之间的相互作用模式进行表征。ESM2同样基于 Transformer架构，可以针对输入的蛋白质序列直接提取出其包含进化信息 embedding。该embedding可以直接输入类似AlphaFold的Evoformer中。 这种端到端的计算方法，使得ESMfold的推理速度比AlphaFold2快了一个数量

BMS-986278 in Pulmonary Fibrosis 1. 结构比对：使 用 PDB 条目 7BZ9 ( 人源 LPA1-Gi 复合物 ) 作为模板，通过 SWISS-MODEL 构建同源模型 ( 序列相 似 性 9 2 % ) 1 2. 结合口袋分析： · 使 用 PocketFinder 识别出体积为 580 A 的配体结合腔 ·PLIP 分析显示 10 个特异性相互作用残基，其中 4 个保守于 相关专利信息 SI-B001 的核心专利家族包括： SI-B001 的 序 列 信 息 序列数据库查询方法 1. 智慧芽 Bio 生物序列数据库：通过药物 / 基因索引模块输入 "SI-B001°, 筛选抗体序列类型，结合靶点名称 ( 如 PD-L1/4-1BB) 进行交叉验证。若序列未公开，可通过轻链 (VL) 、 重 链 (VH) 或 CDR 区域 ( 如 HCDR3) 四川百利药业 ) 筛选核心专利，通过序列助手功能定位权利要求中的 SEQ ID NO, 提取全长或可变区序 列 10 11. 3. 新药情报库关联分析：在 Synapse 平台查询 SI-B001 的研发管线信息，关联其 IND 申请资料中的序列披露片 段， 结合文献数据库 ( 如 PubMed) 补充注释 1213 。 SI-B001 的具体序列数据 芽仔与 Deepseek

(5G RAN1.0 无 )-> 调整机械下倾 -> 数字下倾。 36 5G 无线参数规划— PCI 规划 序列 LTE 5G NR 区别及影响 同步信号 • 主同步信号使用了 ，基于 ZC 序列，序 列长度 62 • 主同步信号使用了 ，基于 m 序列， 序列长度 127 LTE 要求相邻小区间 PCI 模 3 错开， 避免无法接入问题； 5G 相邻小区间 PCI 模 3 错开，同步 时延影响较小，对用户体验不感知。 上行参考信 号 • DMRS for PUCCH/PUSCH ，以及 SRS 基 于 ZC 序列，有 30 组根，根与 PCI 关联 • DMRS for PUSCH 和 SRS 基于 ZC 序列， 有 30 组根，根与 PCI 关联 • 5G 与 LTE 一样，相邻小区需要 PCI 模 30 不 同 下行参考信 号 • CRS 资源位置由 ，只能用基于网络拓扑结构的邻区规划 NR->LTE NSA 场景不需 要 ,SA 场景需要 NSA DC ， NR 始终是辅载波， NR 不需要添加 LTE 邻区 NSA 不需要 38 5G PRACH 根序列规划 LTE 5G 区别及影响 RA 子载波 间隔 • 1.25KHz • 长格式 : 1.25kHz, 5kHz( 长格式不支持高频仅支持低 频 ) • 短格式 : 15kHz, 30kHz

2020 年物联网设备超过非物联网设备 │ ©202 四维纵 横 Confidential 1 什么是时序数据 • 时序数据是时间序列数据，即带有时间戳的数据序列。这个序列中的—个数据也成为数据点 （ data point ）， —个数据点通常是—个（ timestamp ， value ）对。 t i m e s e r i e s (tsN,vN) │ ©202 四维纵横 Confidential 1 什么是时序数据 • 可以有很多时间序列，每个时间序列有自己的节奏。 timeseries1 (ts1,v1) (ts2 (ts1,v1) (ts2,v2) (ts3,v3) (ts1,v1) (ts2,v2) (ts3,v3) 什么是时序数据 • 时间序列都是 (ts,val) 序列，那么如何区分不同的时间线？不同时间线会有不同的静态属性，通过静 态属性可以区分时间线。 . . (tsN,vN) (tsK,vK) Confidential

供应商数据 • 产品质量 • 服务信息 • 信用数据 • 位置数据 • 渠道依赖 • 原料来源 • Web 信息 • 业务信息 • 行为信息 机器数据 • 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量 • 并发较高 控制数据 • 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据 人员数据 • 基本信息 • 行为信息 物料数据 • 基本信息 • 供应商数据 • 产品质量 • 服务信息 • 信用数据 • 位置数据 • 渠道依赖 • 原料来源 • Web 信息 • 业务信息 • 行为信息 机器数据 • 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量 • 并发较高 控制数据 • 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据 人员数据 • 基本信息 • 行为信息 物料数据 • 基本信息 • 析，了解故障前序发生的事件，了解前序事件与故障的 关系。 异常检测 预测与优化 生产过程优化 异常检测 设备预测性维修 人机协同 质量提升  时间序列 将采集到的底层设备数据进行时间序列分析，生成时间 序列数据图形，将图像特征按时间段进行观察。  聚类分析 对建模后时间序列数据的按照时间端特征进行提取并聚 类，聚类的结果对应到采集到的生产国产数据。  关联分析 对于不同分类数据的相关性，通过拉长时间轴的长度进

混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 布 词汇表 V 上的语言模型由函数 P(w1w2...wm) 表示 ，表示词序列 w1w2...wm 作为 一 个句子出现的可能性大小。对于任意词串 w1w2...wm ∈ V+ ，则有 P (w1w2...wm ) > 0 ，并且对于所有词串， 函数 P w1 生成 w2 ，再根据 w1 和 w2 生成 w3 ， 以此类推，根据前 m − 1 个 单词生成 最后一个单词 wm 为了减少 P (w1w2...wm ) 模型参数量 ，可以利用句子序列通常情况下从左至右的 生 成过程进行分解 ，使用链式法则得到： 1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 的各类语言模型的发展及预训练微调范式在自然语言处理 各 Transformer 结构是由谷歌在 2017 年提出并 首 先应用于机器翻译 Transformer 结构完全通过注意力机制完成对源 语 言序列和目标语言序列全局依赖的建模 。 如 今 ， 几乎全部大语言模型都是基于 Transformer 结构 的。 2 、 Transformer 结 构 类任务中取得突破性进展。 基于 Transformer

流的多样性灵活性，另一 方面也在于它们只能拟合数据而无法捕捉概念。然而，随着深度学习的提出，人工智能模型所能表达的内容 越来越不局限于整理好的表格数据，而开始掌握复杂序列当中的规律。例如在生物学中，蛋白质的结构和基 因序列已经能通过深度学习进行捕捉。因此在这些学科，深度学习成为了创新的工具（Method of Innovation） (Agrawal et al., 2018)。他们在已有 动化的实验验证，可以极大提高知识生产的效率。 生成式人工智能，尤其是大语言模型的出现，极大拓展了人工智能在社会科学中的应用场景 (Bail, 2024; Korinek, 2023)。大语言模型实质上也是一种序列模型，只不过它处理的是语言。然而，恰恰就是因为它捕捉 了语言的含义，使得它第一次有可能对社会科学的研究流程产生全面的影响。社会科学高度依赖自然语言：自 然语言描述了人类的行为，也是社会科学家沟通 对语言序列的概率建模。具体来说， 语言模型通过学习大量文本数据，掌握词语之间的统计规律和语义关系，从而能够生成符合语言规则的文本。 语言是一种时间序列 语言可以被视为一种时间序列，由一系列词元（Token）组成。词元可以是字母、标点 符号、数字或汉字等。例如，一个英文单词是一个词元，一个汉字也可以是一个词元，一串数字也可以是一个 词元。词元是语言的基本单位，通过将语言分解为词元序列，可以更方便地进行数学建模和计算。进而，一个

Statista，2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金，制药研发投入 约 2.4 千亿美金。DeepMind 是最早用 AI 赋能新药开发的企业之一，其推出 的 AlphaFold 主要解决从已知的氨基酸序列，预测相应蛋白质 3D 结构的问 题，为探索生命的起源迈出重要的一步。随着生成式 AI 的出现，业内开始 探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等 蛋白、给定靶点一键生成 Binder Biosciences 和加州大学研究团队发布的蛋白质语言模型 ProGen，在数百万个原始蛋白质序列上训练，可生成跨多个家族和功能的人造蛋白质。不 同于 AlphaFold2 利用 AI 的手段辅助理解自然界已有的蛋白结构，以 ProGen 为例的类 ChatGPT 生成式 AI 的目标是生成自然界不存在的人工蛋白质序列。虽然生成式 AI 在制药 领域的应用仍处于起步阶段，但天壤 XLab 负责人苗洪江博士认为，从 晶泰科技通过无标记的蛋白质序列数据（约 2.8 亿条）+抗体序列数据训练出的 ProteinGPT 可以一键生成符合要求的蛋白药物，应用案例包括：1）根据给定的靶点一键生成 Binder 蛋白；2）根据指定要求一键生成抗体文库；3）对性质欠佳的抗体进行改造，一键生成优 化后的抗体。 AlphaFold2 生成式AI 蛋白质结构预测：基于氨基酸序列，预测已知基因序 列的蛋白

4、职能序列 结构⼯资制 80％ 20％ — － √ √ － ⻣⼲层福利 5、销售序列 效益提成⼯资 55% — 45% — — √ — ⻣⼲层福利 B业 务板 块 1、⾼层管理 股权激励 √ － － － － － √ ⾼层福利 2、中层管理 年薪制 60% 40% － — — √ － 中层福利 3、销售序列 效益提成⼯资 50% — 50% — — √ — ⻣⼲层福利 4、技术序列 结构⼯资制 结构⼯资制 80％ 20％ — — √ √ — ⻣⼲层福利 5、职能序列 结构⼯资制 80％ 20％ — － － √ － 基层福利 某企业岗位类型与薪酬结构表 示意 最终形成⼀套外具竞争⼒、内具公平性的薪酬体系，通过绩效与 薪酬的挂钩，短期和⻓期激励相结合来充分调动员⼯⼯作积极性 公平性  进⾏岗位价值评估，确定各 岗位在公司中的相对价值  以岗位价值，确定各岗位的 薪酬⽔平  ⼈才队伍。 •打造员⼯和企业共同发展平台：通过打造员⼯和公司共同发展的平台，满⾜员⼯ ⻓期发展“实现⾃身价值”的需要，实现公司和员⼯共同成⻓的同时实现公司价值； •职业⽣涯规划：建⽴专业序列、营销序列、技术序列等任职资格管理体系，明确 “员⼯职业⽣涯规划”，找出员⼯⾃身能⼒的优势和不⾜，为关键岗位员⼯指明职业 发展的⽅向。 •薪酬管理：进⼀步完善员⼯的薪酬和福利待遇，形成较为完善的薪酬体系；