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

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

的增大，参数空 间呈指数增长 神经语言模型 （ NLM ） Seq2Seq 建模 基于循环神经网络 RNN 描述 单 词序列的概率 • 优点：通过词嵌入和隐 藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 “灾难性遗忘”问题 基于 Transformer 架构的语言模型 • 优点： 长距离依赖处理能力强：自注意力机制能捕捉任 注意力 Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能 “关注 ”其他单词 ，包括自己 在内 ， 以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重 ，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制 ，将相同的输入映射到 不同的空间中进行上下文理解 ，使得模型获得了对输入序列有更细致透视 ， 丰 富了其表示 ，带有多样化的上下文信息。 ，没有考 虑 词 的 排 序 和 位 置信 息 ， 所 以 通 过 positional encoding 来 衡 量 word 位置信息 前馈网络 Feed Forward 捕捉序列中元素之间复杂关系的多功能组件。通过使用线性变换和非线性激活 函数，前馈网络使模型能够处理复杂语义，促进文本的稳健理解和生成。 Google (2017): Attention is all

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

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