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基于模型的系统工程 - Cvent
曾任职务 1995 年，他负责工程数据管理，同时开发用于所有客舱和系统选项的配置工具，并于 1998 年建立了第一个空中客车工业内部网。2001 年，他开始负责项目理事会的“流程、方法和工具”组织。他的首要任务是飞机“配置管理”流程。2003 年，他负责电子商务组织，开发和管理三个空中客车门户网站（面向员工、客户和供应商）。2005 年 7 月至 2007 年 9 月，他负责空中客车 PLM 架构、流程和方法团队。自 2007 年 9 月起至 2011 年 9 月，担任 A350 XWB PDT PLM 负责人。PDT PLM 是一个 A350 项目组织，旨在消除障碍，并在内部和外部提供符合 A350 XWB 路线图的流程、方法和工具。它涵盖了与产品生命周期管理相关的所有方法和工具，如 CATIA、VPM Enovia、Delmia 和 PDMLink。2010 年，PDT PLM 还负责协调 A350 所有方法和工具的支持和剩余部署。例如，VPM Enovia 从 2009 年的 200 名每日用户开始，到 2013 年增长到 4000 多名每日用户，2011 年 7 月，80% 的用户在全球 RSP 站点，领导 A380 Blue Sky 变更平台，将 A380 飞机头版的成本降低了 30%。但交付周期的缩短和 A380 PLM CAD 的部署也带来了好处。该项目于 2014 年底成功结束。
双子座去医学院：探索有关医疗挑战问题和幻觉的多模式模型的功能
增量学习（IL）在视觉和自然语言处理（NLP）社区中一直是一个长期存在的问题。近年来，随着预先训练的语言模型（PLM）在各种NLP下游任务中取得了显着的进步，将PLM作为骨架作为骨架已成为NLP IL最近研究的普遍做法。大多数人认为灾难性遗忘是实现IL绩效的最大障碍，并提出了各种技术来克服这一问题。但是，我们发现这个假设是有问题的。具体来说，我们在四个分类任务（文本分类，意图分类，关系提取和命名实体识别）上进行了20多种方法，但可以在两个最受欢迎的IL设置（类增量和任务提名）中，并揭示其中大多数人严重低估了PLMS固有的反遗产能力。基于观察结果，我们提出了一种令人沮丧的简单方法，称为seq* for plms。结果表明，与ART（SOTA）IL方法相比，SEQ*具有竞争性或卓越的性能，但需要训练参数和培训时间明显较少。这些发现敦促我们用PLM重新审视IL，并鼓励未来的研究对PLM中的大型遗忘有根本的了解。数据，代码和脚本可公开可用1。
基于模型的系统工程 - Cvent
曾任职务 1995 年，他负责工程数据管理，同时开发用于所有客舱和系统选项的配置工具，并于 1998 年建立了第一个空中客车工业内部网。2001 年，他开始负责项目理事会的“流程、方法和工具”组织。他的首要任务是飞机“配置管理”流程。2003 年，他负责电子商务组织，开发和管理三个空中客车门户网站（面向员工、客户和供应商）。2005 年 7 月至 2007 年 9 月，他负责空中客车 PLM 架构、流程和方法团队。自 2007 年 9 月起至 2011 年 9 月，担任 A350 XWB PDT PLM 负责人。PDT PLM 是一个 A350 项目组织，旨在消除障碍，并在内部和外部提供符合 A350 XWB 路线图的流程、方法和工具。它涵盖了与产品生命周期管理相关的所有方法和工具，如 CATIA、VPM Enovia、Delmia 和 PDMLink。2010 年，PDT PLM 还负责协调 A350 所有方法和工具的支持和剩余部署。例如，VPM Enovia 从 2009 年的 200 名每日用户开始，到 2013 年增长到 4000 多名每日用户，2011 年 7 月，80% 的用户在全球 RSP 站点，领导 A380 Blue Sky 变更平台，将 A380 飞机头版的成本降低了 30%。但交付周期的缩短和 A380 PLM CAD 的部署也带来了好处。该项目于 2014 年底成功结束。
通过实验反馈
蛋白质语言模型（PLM）已成为用于蛋白质序列设计的最先进工具。plms并没有固有地设计具有超出自然界的功能的新序列，这表明了与蛋白质工程的未对准，该目标是重新设计具有增强功能的蛋白质序列的蛋白质工程目标。在自然语言处理领域，通过人类反馈（RLHF）的强化学习使大型语言模型Chat-gpt通过监督的微调（SFT）和近端政策优化（PPO）使首选响应一致。我们使用实验数据适应了SFT和PPO来对PLM的功能排列，并使用实验反馈（RLXF）调用此方法增强学习。我们使用RLXF将ESM-2和生成的变分自动编码器对齐，以设计与氧无关的荧光蛋白Creilov的5个突变体变体。我们发现，对齐的ESM-2的设计较大，具有活性，至少与Creilov一样明亮，并带有体内荧光测定。我们将RLXF作为一种多功能方法，用于使用实验数据重新设计实验数据在功能上对齐PLM。
阿奎拉工程
© 2012 Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. 保留所有权利。Siemens 和 Siemens 徽标是西门子股份公司的注册商标。D-Cubed、Femap、Geolus、GO PLM、I-deas、Insight、JT、NX、Parasolid、Solid Edge、Teamcenter、Tecnomatix 和 Velocity Series 是西门子产品生命周期管理软件公司或其子公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。Nastran 是美国国家航空航天局的注册商标。Windows 是 Microsoft Corporation 的注册商标。此处使用的所有其他徽标、商标、注册商标或服务标记均归其各自的所有者所有。Z5 24430 3/12 C www.siemens.com/plm
优化在产品开发早期阶段的应用，使用小型无人机案例研究
摘要。创新产品开发涉及许多工具、方法和途径，以便更快地创造更好的产品并满足客户需求。两种广泛使用的方法是产品生命周期管理 (PLM) 和基于模型的系统工程 (MBSE)。然而，结合方法论 PLM MBSE 的软件工具并不多；可以提到 LMS 系统合成软件，目前正在积极开发中。它用于创建系统模型，其中包括能够描述多物理域中系统行为的功能模型。因此，当产品的系统模型是多学科的时，参数值描述系统的最佳状态并不明显。出于这些原因，在产品开发的早期阶段，应用多学科优化技术和特定工具来计算开发系统的适当参数至关重要。本研究致力于将不同的优化工具（如 pSeven 和 Optimus Noesis）应用于构成小型无人机 (UAV) 数字孪生的数值模型。本文介绍了这项研究的结果，特别是优化问题的公式、详细的数值模型和计算结果。主要思想是，优化不应作为单独数值模型的附加工具，而应将其作为与 PLM 和 MBSE 工具一起应用的强大手段，以确保产品
好奇号：火星上的生命
各位读者好！自上期通讯发布以来，发生了很多事情。Mentor Graphics Corporation 现已成为西门子旗下的一家公司，于 2017 年 4 月被西门子股份公司收购，目前隶属于西门子 PLM 集团数字工厂部门。PLM 公司首次进军 EDA 领域，开创了我们发展历程的新篇章，也为我们的产品线指明了一些令人兴奋的新方向，我在本杂志第 6 页的一篇社论文章中提到了这一点。Siemens PLM 对数字孪生、预测工程分析、仿真与测试以及系统驱动产品开发的愿景与我们过去五年的发展方向非常吻合。此外，我的同事、我们新任汽车电气化经理 Puneet Sinha 也对我们在这个新兴电动动力系统领域的自动驾驶汽车活动提供了见解（第 9 页）。我的同事 Lazlo Tolnay 还介绍了 MicReD Industrial 的新概念，即体积测试仪，它通过将 T3Ster 前所未有的热分析方法应用于短测试窗口内的大样本生产线，为许多不同的电子应用领域带来了真正的好处。
工业元versevers
在Capgemini之前，Jacques在DassaultSystèmes（DS）的职业生涯很长。毕业于计算机科学，专门从事AI，他从研发中的DS开始，开发了他们的基础架构，并为其发明了他发明了Catia的功能。担任首席建筑师和副总裁R＆D，为全球许多领先的工程 /制造公司为大型PLM项目实施做出了贡献。随后，他负责DassaultSystèmes的EMEA航空航天与国防服务和咨询组织，以及空中客车A350飞机计划的PLM Architecture的主要影响者。他是Keonys脱离的首席执行官，使用新技术制造了制造技术，制定了创新解决方案的策略。
TeamCenter Gateway解决方案
由NTT数据与西门子和SAP合作开发的TeamCenter Gateway解决方案（T4S），该解决方案为客户提供集成解决方案，使他们能够在单个高性能解决方案中解锁PLM和ERP的全部潜力。它结合了西门子Teamcenter（全球领先的产品生命周期管理（PLM）软件的功能，从关键基础架构到离散制造业来整合设计，构建，销售和维护；以及全球领先的ERP软件SAP S/4HANA，也是管理制造商和大多数其他大型企业的运营各个方面的“记录系统”。S/4HANA是一种基于云的解决方案，为每种产品创建材料清单，管理供应链来采购和物流。
temstapro：使用蛋白质语言模型的序列表示蛋白质热稳定性预测
结果：我们应用了转移学习的原理，以使用输入蛋白序列从蛋白质语言模型（PLM）产生的嵌入来预测蛋白质的热稳定性。我们使用了在数亿个已知序列上进行训练的大PLM。使用此类模型的嵌入使我们能够使用超过一百万个序列序列训练和验证高性能的预测方法，我们从具有注释的生长温度的生物体中收集了超过一百万个序列。我们的方法Temstapro（蛋白质的稳定温度）用于预测CRISPR-CAS II类效应蛋白（C2EPS）的热稳定性。预测表明，在热稳定性方面，C2EP组之间的差异很大，并且很大程度上与先前发表，并且我们新获得的实验数据。