(a)Spearman在以下比较的层相关性最佳PLM配置相对于每种TL技术(X轴)使用的层,下游的头部和汇总方法(X轴),请进行:(i)AAV采样,(ii)AAV-ONE vs. REST vs. REST,(iii)gb1-three,(iii)gb1-three vs.s vs.s Rest,(iiv)和(IV)vs. vs.-iv vs vs v。 SS3采样。使用了不同的PLM:Proteinbert,Progen2(小,中,Xlarge),ESM2(650m,3b,15b),具有TL策略,包括Fe,Lora,Lora-,Lora-,适配器和适配器。红色虚线表示使用序列OHE训练的基线模型,请参见方法。(b)相对于FT(绿色)和Fe(蓝色)的基线的性能差异百分比。微调始终会产生更大的性能改进,尤其是在更复杂的数据集(如Meltome)中。BoxPlots在任务和TL方法之间显示出绩效增长的可变性。
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许多机构,包括美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国国防部 (DoD)、欧洲国防部,以及最近的供应商和最终用户社区,都已经认识到 PLM 各个阶段和功能之间互操作性的重要性。NIST 于 1999 年委托进行的一项研究估计,工程数据互操作性不完善每年至少会给美国汽车供应链成员带来 10 亿美元的损失。到目前为止,这些成本中最大的部分是用于修复或重新输入下游应用程序无法使用的数据文件的资源。这与陆军对任何给定武器系统及其组件的生命周期后勤支持成本相当。正如美国政府会计办公室为国防部撰写的一份报告所述,运营和支持成本约占武器系统总生命周期成本的 60-70%。许多当前的地面武器系统将继续服役 20-30 年。陆军需要能够在生产后支持系统,同时降低可持续性成本。陆军面临的 PLM 挑战是实施标准和协议,使旧系统和未来的技术创新能够无缝互操作。为了履行职责,陆军致力于建立单一陆军后勤企业 (SALE) 框架。SALE 旨在纠正陆军后勤信息管理中长期存在的问题
示例:制造商将工厂生产数据集成到其计划过程中。使用SAP,BAAN或PLM系统或MES系统或OT系统或SCADA软件或Oracle的不同系统的单个工厂的数据被策划为源对准产品。然后将它们转换为中间数据产品,从而具有360度的生产订单视图。最后,面向消费者的见解,例如360度工厂生产计划,是通过API集成提供的。这种方法降低了库存成本并改善了生产计划。这将在下面说明。
抗菌素抗性对公共卫生构成了日益严重的威胁,强调了迫切需要对23种新型治疗策略的需求。抗菌肽(AMP),具有不同动作机制的短肽序列,由于其针对病原体的广谱活性,提供了一种有希望的替代方法。最近的25种蛋白质语言模型(PLM)的进展彻底改变了蛋白质结构预测和26个功能注释,突出了它们的AMP发现和治疗性发育的潜力。在这27个上下文中,我们提出了AMP隔离剂(抗微生物肽结构进化矿工),这是一个AI驱动的28框架,旨在识别元基因组组装的基因组(MAGS)中的AMP。通过将29个PLM,结构聚类和进化分析整合到框架中,AMP隔离机可以识别30个由小的开放式阅读框架(SMORF)和加密的肽(EPS)编码的30安培,显着31个扩展了发现空间。使用这种方法,我们确定了来自32个不同栖息地的1,670,600座安培候选者。对29名候选者的实验验证显示,抗菌活性在18中,13 33超过抗生素的有效性。对人类肠道微生物组的AMP的进一步分析34显示了保守和适应性进化策略,可确保其在35动态肠道环境中的功能疗效。这些发现位置放大器作为发现的强大工具36
就本文讨论的制造业数字孪生而言,这一概念直到 2005 年才出现在文献中 1 。本文甚至提到了物联网领域,将其称为“增强物理对象网络”。Grieves 在 2016 年讨论了数字孪生的起源 2 。作者声称,他们对“PLM 的概念理想”的表述本质上是原始的数字孪生概念,只是没有名称。他将其称为“镜像空间模型”,直到 2011 年才将其称为“数字孪生”。但是,其他类似术语也可以使用“不同名称”的说法。(例如,信息物理系统)。
Mentor Graphics 的电子计算机辅助设计 (ECAD) 工具 Capital Logic 也是 Pilatus PLM 解决方案的基本组成部分。该工具利用 Teamcenter 的接口功能。接口集成和定制的一项要求是使数据传输尽可能自动化。例如,在 Capital Logic 中创建的报告会自动读入 Teamcenter 并存储在正确的位置。此外,零件元数据(例如零件编号)也会自动同步。这降低了输入重复或错误的风险。这种自动化功能可以实现更快、更准确的沟通,并减少 ECAD 工程师的管理工作量。
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数据充斥着整个世界。联网汽车和智能工厂提供了大量新的物联网数据流,网络点击流、社交媒体和其他渠道可以收集到种类繁多的结构化和非结构化消费者数据。再加上来自企业系统(ERP、CRM、PLM、供应链、WMS 等)的传统数据,很快就会发现汽车制造商现在可以访问以前从未有过的大量信息。在这个数据丰富的生态系统中,最善于利用数据进行分析和实现业务流程现代化的竞争对手将在利用新机会和降低风险方面获得先发优势。