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

(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

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

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

Layer Nom 序列处理 高效并行 模态扩展√ lon iugar DY peratiam u 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 多 层 感 知 机 卷 积 神 经 网 络 流程更新。 多模态数据构建 16/37 电力图像编码器 分块 线性映射层 统一的特征序列 电力文本编码器 预定义词表 …“ 绝缘” :20822 ….“ 由” :30265. ..“ 组成” :62034 ... 电力视频编码器 图像编码器 □□[ 统一的特征序列 电气信号编码器 =2+ 8205 7 73M 4 、模型构建：多模态编码器——特征对 齐 原始文本 绝缘子是由绝缘材料、金属 固定件和接地装置组成的 按照词表对应 □□□□ [20822,…,30265,…,62034| 将不同模态数据转化为统 一 的序列形式，映射至同 一 个特征空间内 向 量 映 射 层 {(x₁,y₁),(x₂,y₂),…., (xn,yn)} 采 样 模 块 文 本 编 码 器 统

通过设置与岗位发展通道相匹配的薪酬体系，解决专业岗位薪酬上升空间不足及体系适 用性差的问题；  根据业务开展模式及岗位职责特点，差异设计激励模式，提升薪酬的吸引力；  基于岗位建立各岗位序列动态的薪酬结构； 建立集团工 资 支出和经营收入、利润相挂钩的模式，合理调整人工成本。 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 一般管理 2012 年在职 12 个月同岗位不同人员 薪酬水平的平 均值。 37 外部竞争力整体分析：薪酬呈整体分布呈现“燕尾形”特点，水平低于市场 25 分位 线，薪酬外部竞争力明显较弱 外部对标 岗位序列 对比 P50 对比 P75 一线生产 3% -10% 一线管理 4% -8% 生产支持 -39% -52% 一般职能 -20% -37% 一般技术 -46% -54% 一般营销 -45% 职业发展体系建立的过程包括：划分岗位序列 、建立序列发展通道、建立任职 资格体系、制 定 职业发展管理办法。 Step1 ：划分岗位族、岗位序列 Step2 ：建立序列发展通道 Step3 ：建立任职资格体系 Step4 ：制 定 职业发展管理办法 118 划分岗位序列 公司的所有岗位可以划分为管理序列和专业序列，专业序列根据工 作 性质 和工 作 内 容的不同又可以划分为不同的序列 XX 职级体系

通过设置与岗位发展通道相匹配的薪酬体系，解决专业岗位薪酬上升空间不足及体系适 用性差的问题；  根据业务开展模式及岗位职责特点，差异设计激励模式，提升薪酬的吸引力；  基于岗位建立各岗位序列动态的薪酬结构； 建立集团工 资 支出和经营收入、利润相挂钩的模式，合理调整人工成本。 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 一般管理 2012 年在职 12 个月同岗位不同人员 薪酬水平的平 均值。 37 外部竞争力整体分析：薪酬呈整体分布呈现“燕尾形”特点，水平低于市场 25 分位 线，薪酬外部竞争力明显较弱 外部对标 岗位序列 对比 P50 对比 P75 一线生产 3% -10% 一线管理 4% -8% 生产支持 -39% -52% 一般职能 -20% -37% 一般技术 -46% -54% 一般营销 -45% 职业发展体系建立的过程包括：划分岗位序列 、建立序列发展通道、建立任职 资格体系、制 定 职业发展管理办法。 Step1 ：划分岗位族、岗位序列 Step2 ：建立序列发展通道 Step3 ：建立任职资格体系 Step4 ：制 定 职业发展管理办法 118 划分岗位序列 公司的所有岗位可以划分为管理序列和专业序列，专业序列根据工 作 性质 和工 作 内 容的不同又可以划分为不同的序列 XX 职级体系

度、点检烘烤结束，记录 生产批次、烘烤日期、烘 烤时长、烘烤温度。 管理要点 烤箱、日期、烘烤时 间，烘烤温度采集 喷涂 4. 喷涂 - 上 挂 功能核心 1. 挂具镭雕序号二维码 2. 在制品序列号绑定挂具二 维码 管理要点 喷涂 5. 喷涂 - 下 挂 功能核心 1. 产品序号二维码：扫描挂具二 维码，系统自动采集涂层测厚 数据后，连接 UV 镭雕机镭雕产 品序号二维码。 储油柜铭牌：根据生产批 产生每个储油柜的序列号，并 将二维码镭雕至铭牌上 2. 员 工 上 岗 ： 记 录 装 配 区 域、作业员 3. 储 油 柜 核 心 组 件 组 成 扫 描：扫描铭牌序列号二维码， 在扫描芯体焊接成品的二维码 即可 4. 完成汇报，扫描储油柜铭 牌序列号二维码，点确定完成 完工汇报 5. 扫描储油柜铭牌序列号二 维码，记录行程测试的记录。 1. 利用手持终端进行【成品 控制柜铭牌、控制柜关键元器件、装配进度、检测信息 1. 控制柜铭牌：根据生产批号、产生每个控制柜的序列号， 并将序列号二维码镭雕至铭牌上。 2. 各步骤装配信息采集 2.1 控制柜关键元器件记录：扫描控制柜序列号二维码，再 扫描 PLC 、继电器、断路器等关键元器件的唯一序号（一维 码或二维码） 2.2 安装进度及安装人员采集，扫描控制柜序列号二维码， 再选择装配步骤（布局、安装元器件、接主线、接控制线、

岗位 - 薪酬等级 薪酬结构优化 福利津贴政策 薪酬总包管理 薪酬调整策略 解决问题的能力 知识技能 承担的责任 + + = 总价值 职位等级架构表 职等 内部职等 管理及专业支持序列 技术序列 营销序列 作业序列 65 25 总裁 64 24 常务副总裁 63 23 副总裁 营销中心副总裁 62 22 创意中心总监 61 成本会计 室内设计师、平面设计师、水电安装工程师 50 10 资深插画设计师、、 3D 建模师 质检员、产品实验员、印刷、采购执行 依据岗位价值评估 结果，对公司现有 岗位重新按照职业 序列纵向和薪酬等 级横向排列。 组织结构梳理 岗位价值评估 外部薪酬调研 岗位 - 薪酬等级 薪酬结构优化 福利津贴政策 薪酬总包管理 薪酬调整策略 行业薪酬竞争线 行业薪酬调研样本 岗位薪酬表 胜任该层级所需的 过往的工作年限和 经历 1 、行业经验 2 、业务经验 3 、项目经验 4 、管理经验（业 务管 理经验 / 职 能管理经 验） 职业资格 该层级需要具备的 软性能力要求，基 于各序列的素质能 力项，界定该层级 所需达到的素质能 力层级 角色定位 (Do) 可按照该层级在工 作中扮演的四种不 同角色进行分类描 述： 1 、决策 2 、规划 3 、主办 4 、协助