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

3. 传统服务器集群阶段（大模型主导）：当模型参数达到千亿乃至万亿级别，单机已无法满足需 求，必须使用大规模服务器集群进行训练。这引入了序列并行、专家并行等更复杂的并行策略。训 练集群的总规模（卡数）是数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水并行（PP）和序列并行（CP） 等多种并行维度的乘积。随着集群规模增大，单纯扩大数据并行（DP）维度会受到限制。因为在全 局批次大小（GBS）固定的情况下，增加 超节点能够实现内存的全局管理和灵活访问。超节点内所有互联设备的内存地址需全局唯一，基 于全局内存可实现任意设备间的灵活访问。这使得大模型训练中频繁的参数同步操作，无需经过传 统的“序列化 - 网络传输 - 反序列化”流程，直接通过内存语义通信完成，提升小包数据传输及离 散随机访存通信效率。 超节点是 AI 计算节点通过高速互联协议组成更大内存空间的 AI 系统。超节点可以支持 32 及以 备以下特征： 超节点发展报告 17 Scale Up 组网：突破单机算力边界，灵活构建大规模高速互联体系。 传统集群受限于 PCIe 带宽与拓扑结构，基于传统单机八卡架构实施张量并行（TP）、序列并行 （CP）、专家并行（EP）等策略时，通信链路易达瓶颈（卡间带宽通常低于 100GB/s），且并行 维度被限制在八卡以内。以大模型训练为例，当前主流的 MoE 模型（如 DeepSeek V3、Qwen3

相关规范依赖的基础，以抽象方式定义模 型，应用通过序列化表达具体凭证，当前多使用 JSON 序列化。网络连接： 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 29 https://www.w3.org/TR/vc - data - model - 2.0/ •Verifiable Credentials JSON Schema：当 Verifiable Credentials 以 JSON 序列化时，定义如何使用 JSON •Verifiable Credential Data Integrity 1.0：定义 embedded proofs 的 通用结构，用于保障 Verifiable Credentials 的数据完整性，在凭证序列化时包 含相关证明信息。网络连接：https://www.w3.org/TR/vc - data - integrity - 1.0/ •JSON - LD：基于 JSON 的语义结构化语言，定义上下文概念指定类型

编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 生命周 期可追） （13）抽样方法科学性是否欠缺？（如：对高频交易仍采用简单随机抽 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 性） （14）突发风险应急响应是否滞后？（如：未建立"压力情景库" ，预设极端 “ 场景及对应审计程序，需要预设 黑天鹅 ”事件响应清单，配置快速审计通道） 出现频次） 5 、通过增值税发票代码、金额与供应链融资申请数据的匹配分析，是否 存 在同一发票重复融资或发票开具日晚于放款日的异常情形？（建立发票唯一 性校 验规则，比对开票时间与融资申请时间序列） 6 、整合系统登录日志、定位数据与业务操作记录，是否发现员工在非营 业 场所 IP 地址办理大额存单、频繁冲正交易等可疑行为？（建立“异地操 作”“ 非授 权交易时段”等 20 项行为标签，生成员工风险评分） 可构建 借款人-联系方式-地址”关联网络检测聚类异常） 2、如何通过 NLP 分析投诉文本发现系统性风险？（如集中投诉“莫名扣 费”， 可使用 LDA 主题模型提取高频投诉关键词。 3、如何用时间序列分析检测信用卡套现？（如每月固定日期大额整数交 易， 可检测交易金额、时间、商户类别的周期性规律） 4 、如何构建客户画像识别理财飞单？（如低风险偏好客户突然购买私募 产 品，可整合风险测评、交易记录与外部产品数据库）

Retrieval-Enhanced Adversarial Training for Neural Response Generation[C]. ACM TALLIP 2019 26 知识嵌入 序列到序列 单轮聊天 - 回复生成技 术 benben am I 模型优化 内容优化 Ghazvininejad et al. (2018) AAAI are yo u

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 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 CNOT . 两比特的量子门还有控制 Z 门、控制相位门和交换门。在量子计算中， 通常会用量子线路的形式来表达门操作序列。图 4 所示为几个单量子 比特门和两量子比特 CNOT 门的量子线路表示。 图 4. 量子门操作线路图。（a）泡利 X 门，也称为比特翻转操作。（b） 泡利 Y 门。（c）泡利 Z 门，也称为相位翻转操作。（d）Hadamard 其所选择的基矢。Alice 和 Bob 通过经典通信共同比对双方公布的基 矢，保留相同基矢所对应的结果。表格 1 给出了一个密钥协商的例子。 可以看出，当 Alice 和 Bob 的基矢选择一致时，比特序列被保留。然 后通过窃听检测、纠错和隐私放大生成最终的安全密钥。 表 1. BB84 协议密钥协商过程。 E91 协议为第一个基于纠缠的 QKD 协议，由 A. K. Ekert 在 1991 Alice 比 特序列 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 Alice 基 矢选择 ＋ ＋ × ＋ × × × ＋ ＋ × 光子偏振 H V +45° H +45° -45° -45° H V +45° Bob 测量 基矢 × ＋ ＋ ＋ × ＋ × ＋ × × Bob 测量 结果 45° V V H +45° V -45° H -45° +45° Bob 比特 序列 1 1 1 0

Transformer 原理 在智能决策中，生成式智能算法（如 Transformer）在算力能源 管理等领域作用显著。Transformer 是一种先进的序列建模方法（原 理见图 2-2），核心组件为编码器和解码器： ⚫ 编码器：输入序列经词嵌入转换为向量，再经多层编码器处理。 每层包含自注意力结构（计算元素间相关性，捕捉全局上下文）和多 头注意力机制（并行多角度建模，增强表达能力），以及进行非线性 编码 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 21 器-解码器注意力子层（建模输入与输出序列间相关性）。多层解码器 堆叠，逐步生成目标序列并参考源语言上下文。 ⚫ 处理步骤：输入编码（词嵌入）→ 编码器层（生成编码矩阵） → 解码器层（输出目标序列）。 图 2-3. Stable Diffusion 原理 Stable Diffusion 是一种先进的图像生成技术（原理见图

GS：结合AI图像重建技术，提 升扫描效率，单次全身扫描时间从数十分钟缩短至分钟级。  智能手术系统  神经外科手术机器人：集成AI手术规划系统，实现亚毫米级 定位和风险预警，降低颅内出血风险；支持术中影像序列快 速加载与路径智能修正，提升手术安全性。  一体化CT环形直线加速器uLinac HalosTx：通过AI算法优化 放疗计划，患者治疗时间从数天压缩至数十分钟，精准度提 升20% 联影智能的AI创新与布局 列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，基因测序技术有助于锁定个人病变基因，提前预防和治疗。 AI基因测序技术应用方向：  提高测序效率与准确性：AI 算法能快速处理海量基因数据，识别基因序列中的模式和变异。如基于深度学习的算法对大量基因 样本的分析速度远超传统方法。  助力疾病诊断：通过分析患者基因数据，AI 系统可预测疾病发生风险，识别疾病相关基因标记，在疾病发生前采取预防措施。 因此近年来越来越多被用于治疗。研究人员利用AI发现了新肽，Yan等人在2020年开发了基于DL的短抗菌肽（AMPs）鉴定平 台Deep-AmPEP30，使用该平台，研究人员从一种存在于胃肠道的真菌病原体光滑梭菌基因组序列中鉴定出新的AMPs；2） 小分子：AI也可用来探索小分子的治疗作用，Zhavoronkov等人设计了一种基于生成性强化学习的小分子从头设计工具 GENTRL，并利用它发现了一种新的酶抑制剂DDR1激酶。

数智人可对任意语音输入生成对应的口型及表情动作 需排除语音中的噪声，音色等信息，提取语音中发音内容相关 信息 通过大规模语料训练模型，实现对发音内容信息的鲁棒提取， 进一步通过口型驱动模型生成视觉口型参数序列，从而实现语 音驱动。 前端 后端 数字人交 声音驱

正在不断提 升大规模智算训练效率。在硬件方面，高性能 GPU、专用 AI 芯片、 高速互联网络、大容量高速存储等技术，实现了大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 算机视觉的多尺度图像特征）创造了条件；在软件方面，分布式训练 框架、预训练大模型、多模态数据处理等技术也通过精细化算力管理 提升了大模型的训练和推理速度，为机器人的大规模应用提供了基础 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目 10 标转化为控制信号。比如特斯拉的 Optimus 机器人能通过搭载的 2D 摄像头以及集成的触觉和压力感应器所收集的信息，直接生成用于驱 动关节的指令序列，能完成分拣、放置、叠衣服等任务；谷歌的 VLA （视觉-语言-动作模型），通过对 VLM（视觉-语言模型）进行预训 练，然后在具体的机器人任务上进行微调，结合视觉和动作数据，能 够将图像直接