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实施PLM系统，企业信息化重要的一环

业界权威机构对于PLM的内涵定义是：PLM不仅仅是技术，还是业务解决方案的一体化集合；协同地创建、使用、管理和分享与产品相关的智力资产；包括所有产品/工厂的定义信息，如MCAD、AEC、EDA、ALM分析...PLM与ERP、SCM、CRM之间是协同关系。利用PLM提供的服务，尤其在复杂产品如装备制造业，ERP等本身的价值能更好地得到体现。现有的企业信息系统，如ERP等与PLM之间并不能相互替代。...相反，它们之间不论在技术层面还是实施层面都构成了协同关系。PLM对整个协同过程起调配作用，其他的信息系统是支撑基础。...大多数PLM系统对CAD、MCAD和ECAD、办公系统、和ERP/MRP系统提供接口，有专门的API，可用C、C++、宏语言、Java语言编程。用标准化的数据格式实现数据交换，如STEP或XMI。...Windchill 甲骨文Agile JIRA SAP思爱普PLM 国外PLM软件厂商，达索、西门子、PTC垄断高端市场，通过并购整合，拓展产品线、探索新领域，在 CAD/CAE/CAM/CAPP/PLM

1.5K30

NLP 论文领读｜改善意图识别的语义表示：有监督预训练中的各向同性正则化方法

pre-training，在这篇工作中，作者先是研究了 isotropization和supervised pre-training (fine-tuning)之间的关系，然后提出了两种简单有效的各向同性正则化方法...之间的相互作用。...理想的各向同性是向量在特征空间内均匀分布，即特征向量的各维度相互之间具有零协方差和均匀方差，可以表示为一个具有均匀对角线元素和零非对角线元素的协方差矩阵。...图片 参数设置 论文中方法使用的 PLM 为 BERT 和 RoBERTa，取 CLS 位置的输出作为公式(3)中的表示，用逻辑回归做分类，通过验证集选择合适的参数，参数设置如表4所示。...图片 总结 这篇论文先分析了 PLM 在意图识别任务上微调后、其特征空间的各向异性，然后提出了分别基于对比学习和相关矩阵的两种正则项，以在微调中增加模型特征空间的各向同性，并且给模型在 few-shot

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    TransformerRanker 高效地为下游分类任务找到最适合的语言模型的工具 ！

    用户只需选择一个下游分类任务和一个PLM列表，即可创建一个对他们任务可能最适合的PLM的排名。 作者将TRANSFORMERRANKER作为一个pip可安装的开源库提供。...用户只需选择一个下游分类任务和一列表的PLM，就可以创建一个可能最适合该任务的最佳PLM的排名。作者将TransformerRanker作为可pip-安装的开源库公开发布。...此外，作者证明了在累积各层之间可以增加选择过程的鲁棒性，对每个模型使用不同的预训练目标，从而在多样化的PLM之间进行更好的比较。 迁移性估计的Python库。...LogMEYou等（2021）假设嵌入和标签之间存在线性关系，并提出了一个算法来估计贝叶斯证据。与训练线性层以找到最佳权重集不同，LogME通过对权重进行边缘化来计算模型证据的封闭形式解。...在该研究中，各种估计器的排名以及层聚合方法与通过完全微调和高参数选择得到的模型进行了比较。为了进行排名比较，作者使用了皮尔逊相关系数ρ和加权肯德尔相关系数τ。

    21810

    Jenkins参数化构建 - （多任务并串联参数传递）

    业务需求：提供一个API 接口给开发同事用于传参，然后将参数再传给测试组的对应接口。其实这个接口就起到一个数据中转作用，接收参数 - 转发参数。...注意下面几个配置项含义: Current build parameters: 当前job的参数 predefined parameters: 预定义的参数 Build on the same mode...3）使用Jenkins API接口，以POST方式进行传参, 上面所参数的jenkins任务对应的API接口为: http://******:19090/job/*****_Docker_Automated_Tests...所以就可以将下面这个Jenkins API接口给开发同事，用于调用这个参数进行上面相关参数的推送了。...（这就是给开发的API接口地址） 另外注意一点：上面在使用curl -X POST方式访问Jenkins API接口的时候，默认没有跟Jenkins的用户和密码，默认是使用anonymous

    4.4K51

    使用 Docker、Kubernetes 和 Azure DevOps 实现 DevOps

    另一项重要的因素就是 Agile 团队有跨功能的技能: 编码技能（前端，API 还有数据库）、测试技能、以及业务技能。这些促进了需要一同工作并且开发出色软件的人们之间的沟通。...通过专注于提升市场和开发团队之间的沟通以及尽早发现问题，Agile 将软件开发提升到下一个等级。 就我个人而言，在 Agile 模型中与一些让人激动的团队一起工作是一个非常美妙的体验。...2.3 微服务架构的装备 当我们尝试转向微服务架构，我们开始开发一些小型 API 而不是大型的应用程序带来的新的挑战是什么呢？ 运维变得更重要了。...我把 Agile 和 DevOps 看做帮助我们提高如何开发出色软件的两种阶段。它们不是竞争关系，但是一起使用能够帮助我们构建令人惊叹的软件产品。...DevOps 中的人指的是文化以及创造一个出色的心态 一种促进开放交流以及快速反馈的文化，一种创造高质量软件的文化。 Agile 则帮助在市场和开发团队之间架设桥梁。

    1.4K51

    人大团队研究：面向文本生成，预训练模型进展梳理

    最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey，概述了在用于文本生成的 PLM 主题中取得的主要进展...对于受句子或短段落约束的 PLM，它们不太能够准确地对文档中的长期依赖项进行建模。考虑到这一挑战，分层 BERT 被提出用来学习具有自注意力的句子之间的交互以进行文档编码。...通过对比学习微调的模型擅长区分句子对是否相似。通过这种方法，PLM 被迫理解两个句子之间的位置或语义关系，从而获得更好的表示。...此外，还可以利用两个优化器分别更新 PLM 和初始模块的参数，以解决两个模块之间的差异。 还有其他方法可以指导微调过程。例如，强化学习可用于通过不可微的度量直接指导模型，例如 ROUGE。...模型压缩 尽管具有大规模参数的 PLM 在文本生成方面取得了成功，但这些模型在资源受限的环境中部署具有挑战性。因此，研究如何以少量参数实现竞争性能是有意义的。

    59610

    ERICA：提升预训练语言模型实体与关系理解的统一框架

    实验结果表明，ERICA在不引入额外神经网络参数的前提下，仅仅对PLM进行少量的额外训练，就可以提升典型PLM（例如BERT 和 RoBERTa）在多种自然语言理解任务上（包括关系抽取、实体类别区分、问题回答等...为了解决这个问题，一些研究人员试图改进 PLM 的架构、预训练任务等，以更好地理解实体之间的关系。...但是它们通常只对文本中的句子级别的单个关系进行建模，不仅忽略了长文本场景下多个实体之间的复杂关系，也忽略了对实体本身的理解，例如图1中所展现的，对于长文本来说，为了让PLM更加充分理解地单个实体，我们需要考虑该实体和其他实体之间的复杂关系...PLM之外的任何参数，并且对于任意模型均能够适配，具体的，作者采用了两个经典的PLM：BERT和RoBERTa，并对其进行一定时间的post-training，最后在文档级关系抽取、实体类别区分、问题回答等任务上进行了测试...具体结果如下： a) 文档级关系抽取，模型需要区分文档中的多个实体之间的关系，这需要PLM对实体间关系有较好的理解。

    1K40

    提升PLM实体与关系理解，ERICA一个框架就够了

    实验结果表明，ERICA在不引入额外神经网络参数的前提下，仅仅对PLM进行少量的额外训练，就可以提升典型PLM（例如BERT 和 RoBERTa）在多种自然语言理解任务上（包括关系抽取、实体类别区分、问题回答等...为了解决这个问题，一些研究人员试图改进 PLM 的架构、预训练任务等，以更好地理解实体之间的关系。...但是它们通常只对文本中的句子级别的单个关系进行建模，不仅忽略了长文本场景下多个实体之间的复杂关系，也忽略了对实体本身的理解，例如图1中所展现的，对于长文本来说，为了让PLM更加充分理解地单个实体，我们需要考虑该实体和其他实体之间的复杂关系...PLM之外的任何参数，并且对于任意模型均能够适配，具体的，作者采用了两个经典的PLM：BERT和RoBERTa，并对其进行一定时间的post-training，最后在文档级关系抽取、实体类别区分、问题回答等任务上进行了测试...具体结果如下： a) 文档级关系抽取，模型需要区分文档中的多个实体之间的关系，这需要PLM对实体间关系有较好的理解。

    63910

    中文预训练模型！| 哈工大 && 科大讯飞 提出多任务预训练模型LERT（含源码）

    「以上工作大多数只关注在PLM中含有几种语言特征，而没有仔细分析各个特征对模型整体的影响，以及针对不同任务特征之间的关系」。此外，实现相对复杂，因为结构知识不能直接应用到plm中。  ...为了解决上述问题，本文利用传统的自然语言处理方法显式地包含更多的语言知识，为模型预训练创建弱监督数据。...基于掩模语言模型，LERT在词性标注、命名实体识别和依赖关系解析三种语言任务的基础上进行训练，形成多任务预训练方案。...形式上，损失缩放参数由当前训练步长t和缩放 T_* 控制着每项语言任务的学习速度。  具体来说，在这篇论文中，设 T_* 分别为POS、NER和DEP特征总训练步长的1/6、1/3和1/2。...实验结果  对十项汉语自然语言理解任务进行了实验，实验结果表明，「LERT算法能够显著提高各种预训练语言模型的性能」。

    1.9K10

    文本图格式大一统！首个大规模文本边基准TEG-DB发布 | NeurIPS 2024

    文本图数据格式和实验设置不统一，难以进行模型之间的比较； 3. 由于缺乏全面的基准测试和分析，对图模型处理边文本信息能力仍然了解的很欠缺。...数据集统计请见下表： TEG Methods 基于 PLM 的范式 PLM通过大规模文本训练，能够理解词语、短语和句子的语义关系和上下文。...从节点v到节点u的边，其特征ev,u同样由PLM对于边的原始文本进行embed得到。k代表GNN的层数，N表示邻居节点集合，u为目标节点，ω为GNN中的学习参数。...相比于现有方法，该方法的优势在于能够有效保留节点与边之间的语义关系，更适合捕捉复杂的关系。 LLM as Predictor 的范式 利用LLM强大的文本理解能力，LLM可以直接被用于解决图级别问题。...在LLM as Predictor的范式中，选择通过API访问GPT-3.5-TURBO和GPT-4，以平衡性能和成本。

    18710

    揭秘大模型背后的机理，清华49页长文全方位分析参数高效微调方案Delta Tuning

    一个工作 BitFit 指出，仅通过优化模型内部的偏项并冻结其他参数，该模型仍然可以在多个基准测试中重现超过 95% 的全参数微调性能。...另一个有价值的观察是，不同的偏置项在模型适应期间可能具有不同的功能。 除了手动或启发式地对要更新的参数进行指定之外，还可以去学习这样的指定。...参数可以迁移到情感分析任务上并取得优异的表现，这表明文本生成任务可能是一项更复杂的任务，解决该任务所需要的语言能力可能包括了情感分析能力。...超大型 PLM 通常作为服务发布，即用户通过与模型提供者公布的 API 交互来使用大模型，而不是本地存储大模型。...另一方面，当中心的达模型的梯度对用户不可用时，Delta Tuning 仍然能够通过无梯度的黑盒算法，仅调用模型推理 API 来优化大型 PLM。

    2.9K31

    全方位分析大模型参数高效微调，清华研究登Nature子刊

    一个工作 BitFit 指出，仅通过优化模型内部的偏项并冻结其他参数，该模型仍然可以在多个基准测试中重现超过 95% 的全参数微调性能。...另一个有价值的观察是，不同的偏置项在模型适应期间可能具有不同的功能。 除了手动或启发式地对要更新的参数进行指定之外，我们还可以去学习这样的指定。...Delta 参数可以迁移到情感分析任务上并取得优异的表现，这表明文本生成任务可能是一项更复杂的任务，解决该任务所需要的语言能力可能包括了情感分析能力。 ...超大型 PLM 通常作为服务发布，即用户通过与模型提供者公布的 API 交互来使用大模型，而不是本地存储大模型。...另一方面，当中心的达模型的梯度对用户不可用时，Delta Tuning 仍然能够通过无梯度的黑盒算法，仅调用模型推理 API 来优化大型 PLM。

    1.1K20

    突破PLM的「不可能三角」

    例如，与具有 8B 和 62B 参数的模型变体相比，具有 540B 参数的 PaLM 在许多任务上的准确率都有了大幅提升。...尽管没有 PLM 实现不可能三角中的所有三个属性，但它们中的许多已经获得了其中的一两个功能： 中等规模 PLM（P1 + P3）：这些语言模型具有中等规模，参数小于 10 亿，能够有效地进行调优和部署。...当前都有哪些弥补方法 由于不可能三角关系的存在，研究者采取不同措施来解决。可总结如下： 巨大的模型规模（缺少 P1）。当 SL-PLM 显示出极好的小样本学习能力以及微调后性能强大，就会发生这种情况。...知识蒸馏在创建更有效的模型方面非常有效，但性能却略有降低。...为此，我们可以利用目标任务的独特属性，例如性能对训练数据规模的依赖更少、零 / 小样本和监督学习性能之间的差距更小等。

    68820

    Nat. Commun. | 让蛋白语言模型学会预测蛋白质相互作用

    Prediction）任务，使模型能够从序列层面学习蛋白间关系。...然而，这些方法大多基于单蛋白训练的语言模型（PLM），并未真正捕获蛋白之间的交互语义。传统 PPI 模型使用预训练的 PLM 生成每个蛋白的独立表示，再由分类器判断是否互作。...这种“冻结式”架构忽视了互作背景，仅依赖浅层分类头推断关系，难以捕捉复杂的跨蛋白模式。...传统 PPI 模型与 PLM-interact 架构对比示意 方法 PLM-interact 在 ESM-2 模型基础上进行两项关键扩展： 联合序列编:将两个蛋白序列连接输入 Transformer，使注意力层能学习跨蛋白残基对应关系...与传统基于静态嵌入的分类器不同，该模型在训练中直接学习跨蛋白残基的依赖关系，从而捕捉真实的互作语义。

    8120

    PLM与MES集成实时同步

    业务协同： MES系统和PLM系统分别管理生产过程和产品生命周期管理，两者之间的信息不流通会导致企业在生产、研发、采购等环节缺乏协同。集成后，能够实现设计和生产的无缝对接，提高整体工作效率。...工艺信息： 变更后的工艺路线、设备参数和操作规范需要在MES系统中更新，以确保生产线能够按照新的工艺要求进行生产。...4、MES系统执行变更MES系统接收到PLM系统推送的变更信息后，会自动更新生产计划、工艺参数和物料清单。...数据同步集成平台支持实时或定时的数据同步，可以确保PLM和MES系统之间的数据信息保持一致。例如，PLM系统中的变更信息可以通过集成实时推送至MES系统，确保车间能够及时获得最新的生产指导。...业务协同集成平台通过预置API接口，能够打破不同业务系统之间的“信息孤岛”，实现PLM与MES系统之间的业务协同。

    22321

    一文读懂：ERP、MES、PLM、CRM、WMS、TMS、OA、HR系统

    CRM（客户关系管理）：系统化处理客户关系的获取、维护与价值挖掘。WMS（仓库管理系统）：优化仓储中货物与储位的匹配关系，提升出入库效率与库存准确性。...在企业系统架构中，不同系统承担不同层次的职能，并形成紧密的上下游集成关系：系统定位主要协作关系ERP核心业务中枢上接 PLM，下连 MES/WMS/TMS，贯穿财务与供应链PLM产品创新源头输出 BOM...系统之间的边界正在模糊，企业越来越多地构建以数据为纽带、端到端打通的“业务运营闭环”。...（如CRM如何将客户跟进抽象为节点），而非界面操作；洞察系统之间的协同机制（如ERP如何联动MES，PLM如何支持ERP），而非模块堆砌。...）自动化（一种图形化编程工具）脚本（编写JS代码拓展更复杂的功能）工作流引擎（国际规范BPMN2.0可自定义的流程审批工具）自定义API（自由对接各类业务系统、第三方平台、硬件设备）数字大屏（数据图表和数据分析工具

    1.3K10

    结构生物学没失业！深度评估AlphaFold 2：「蛋白质功能预测」水平不足｜NeurIPS 2022

    针对此，研究者探究了三种流行的PLM的表征能力：ESM-1b（单序列PLM）、MSA-Transformer（多序列比对PLM）和 Evoformer（基于结构的PLM），尤其关注Evoformer的能力...其中蛋白质序列-结构-功能关系使得基于序列的机器学习方法在结构和功能预测上取得很大成功，这些方法可以从氨基酸 (AA) 序列推断蛋白质结构和功能。...亿级别参数的大规模的蛋白质语言模型通过自监督学习方法已经成为AI预测蛋白质功能的最主流做法。...虽然这三个模型使用不同的参数大小和数据集进行训练，但我们认为比较结果仍然很有价值，因为它们是目前最先进的PLM。...3、零样本突变效应预测：这是一项蛋白质级别的预测任务，通过对比分配给突变残基的似然可能性与分配给野生型的可能性之间的差建立与蛋白质适应度景观之间的关系。此子任务仅考虑单点突变数据。

    66720

    AgileConfig 轻量级配置中心 1.5 发布 - 支持多环境配置

    AgileConfig 从发布到现在，收到不少同学的 issue 说需要多环境的支持。也就是一个应用在不同的环境下可以配置不同的配置项。...db \ -d kklldog/agile_config:release-1.5.0 节点运行起来后，在配置项管理界面的右上角即可切换环境。...找到数据库的 agc_setting 表，对其中 id = environment 的行进行修改。配置名称之间使用英文输入状态的逗号分隔。...为环境单独配置数据库 AgileConfig 默认情况下会把所有的配置项都存储在 db:conn 指定的数据库下面。但是对于多环境来说，集中式的配置存储显然不太合适。...Install-Package AgileConfig.Client -Version 1.2.1 在配置文件上指定环境参数，如果不配置那么默认为 DEV 环境。

    79820

    大语言模型-01-语言模型发展历程-03-预训练语言模型到大语言模型

    PLM 的实现方法 基于 Transformer 架构 目前大多数先进的 PLM 都采用了 Transformer 架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构。...Transformer 能够有效地捕捉长距离依赖关系，并且具有并行计算的优势，非常适合处理自然语言这种序列数据。...下一句预测任务是判断两个句子是否在原文中是连续的，这可以帮助模型学习到句子之间的关系。 大规模数据和计算资源 训练一个有效的 PLM 需要大量的文本数据和强大的计算资源。...通常需要对于结构进行修改，或者进行大规模微调 尽管早期研究工作较多，但是没有工作能够通过统一途径同时解决上述代表性挑战 大语言模型的到来 海量无标注文本数据预训练得到的大型预训练语言模型 通常指参数规模达到百亿...、千亿甚至万亿的模型 经过大规模数据预训练的数十亿参数的高性能模型也可以称为大语言模型 与传统语言模型构建的差异 极大地扩展了模型参数和数据数量 需要更为复杂、精细的模型训练方法 模型需要能够学习更多的数据知识

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