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

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

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

车辆实验所 常规供应商 研发数据 物流公司 经销商 整车装配线 整车存放场 销售公司 发动机工厂 生产计划解决方案 生产排单解决方案 生产报工解决方案 生产配送解决方案 生产 VIN/ 序列号解决方案 成本标准定额解决方案、成本核算与差异解决方案、研发费用专项核算解决方案 XX 行业化需求与方案：需要端到端的业务价值链管理应用（最佳业务实践） 销售预测、订单确认解决方案 实物配送 接收销售计划 PMC/ 报表 SAP 与 MES 的整合集成： 一期对接条码与车间平台，二期规划完整对 接 装配 零件 线中检 人员效率、 UPPH 等报表 发动机等关 重件序列号 强关联 总装上线 整车 VIN 生成 产品不良记录 产品维修记录 产品基本信息 FTT 缺陷统计报表 计划报表 质量报表 生产报表 缺陷 TOPN PMC 产线看板 PMC ，执行可用性 检查 ，管理生产周期及交付信息 > 跟踪销售订单全生产流程的进程状态 ，订单中各车型可 按车架号查询 BOM 及所生产的详细订单信息 > 销售发货管理计划交货日期的确定、序列号以及产品的 拣配及发运 ，并支持多个销售订单的合并发货 > 销售发票管理实现及时发票 / 周期性发票 ，并提供待开 发票清单 > 订单执行、售后服务等业务与 CRM 的全方位集成

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

计划统一：建立集中式的生产计划和物料控制管理系统，统一计划作业方法，优化计划作业流程， 解放计划员繁重的重复劳动，工作重心转移到计划调度与物料控制等有价值的工作方向、 u 账物统一：建立系统级物料批次及产品序列号管理，优化仓库管理，实现库存账物清晰。 u 制程统一：建立制造过程管理系统，细化生产过程管控，建立产品生产全过程追溯系统，实现生 产精细化管理需求。 u 成本统一：建立精细化的成本核算体系， 号 + 序列号管理。 No. 订单号 / 需求分类号 /LOT+SN No. 订单号 /LOT 批号 铸件毛坯计划及物料管理策略： 可销售，按订单生产。做为半成品时，以成品订单做为 需求来源进行计划跟踪。物料采用批次管理，以生产日期 + 产 品编码做为批次号和批次追溯依据，需要按批次跟踪生产进度。 模具管理及计划策略： 模具库存管理按批次 + 序列号管理。使用计划基于订单需 半成品周转架 生成周转卡二维码 记录架上产品信息 上线扫码 增加RFID标签赋值 下线读RFID标签 获取产品序列号 收回RFID卡，换成二维码标签 包装 扫产品二维码标签 生成外包装二维码 气密性检测 扫二维码记录报工 一工程（车一面） 车轮打点阵二维码及 产品码+序列号 二工程（车二面） 扫二维码报工 三工程（打孔） 扫二维码报工 三坐标检测 扫二维码记录报工 动平衡检测

解决账实不符和仓库作业不规范等基础问题。 WMS3.0 （智能 化） 电子货架、堆垛机、输送机、 AGV…… OMS 、 TMS 、 BMS 、 OA…… WMS1.0+ （精细化） 通过批次、序列号以及包装管理，实现执行 过程的动态监控和信息追溯，细化管理精度。 仓储 条码 U8+WMS 项目化集成 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 营销策略 不怕做大 富勒 WMS 支持集成应用，也支持独立应用。 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 入库上架 拣货发运 盘点查询 装箱移库 条码规则 条码解析 标签设计 条码生成 标签打印 供应链业务接口 生产业务接口 序列号管理接口 批号及效期管理 仓储 作业管理 条码管理 业务接口 全面基于 Android 的手持端系统 支持 WIFI 和 4G 环境下操作使用 WMS1.0--U8+ 仓储条码 营销 0105; 批号： 20180816 ；数量： 180 • 规则配置： U8 中选中 WMS 条码管理，弹出框功能菜单选择条码规则，在规则明细中设置编码、名称、类型（普通码，序列号， 件码，箱码，托码，批次码），如规则定长则需填写长度及每个数据源字段长度，完成后保存； 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 条码管理平台介绍 营销 制造 采购 金融 财务 人力

AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征提取与降维技术处理金融数据的非线性和高噪声 特性。例如，使用 LSTM 网络对分钟级行情数据进行时间序列建 模，自动捕捉价格波动中的隐含模式。特征重要性分析工具（如 SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价 规则，通过历史数据回测构建线性策略，例如均值回归、动量策略 等。其典型特征包括：  策略逻辑固化：基于人工设定的数学公式或经济理论，如 Black-Scholes 期权定价模型  数据处理方式：使用结构化数据，依赖时间序列分析和截面数 据分析  执行效率：通常在毫秒级响应，但策略迭代周期需要数周至数 月 AI 量化交易则采用机器学习范式，通过非线性模型捕捉市场微 观结构特征。深度强化学习（DRL）和时序预测网络（如 数据清洗与预处理是确保量化交易系统数据可靠性的核心环 节，其目标是通过规范化处理消除原始数据中的噪声、异常值和结 构性缺陷，从而为模型训练提供高质量输入。以下是关键实施步骤 与技术要点： 1. 缺失值处理 针对金融时间序列数据常见的缺失问题，采用分层修复策略： o 日内高频数据（如 tick 级）采用线性插值法补全，公式 为：xt=xt −1+ (xt+1− xt −1) 2 o 日频以上数据采用 EMA（指数移动平均）平滑处理，权