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投放、訂購(gòu)、終端數(shù)據(jù)流，并整合外部人口和商圈環(huán)境數(shù)據(jù)，以機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)終端數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分層抽樣、推總還原，并構(gòu)建科學(xué)的市場(chǎng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系。1、進(jìn)行科學(xué)有效
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識(shí)別裝置的研發(fā)工作。第一代煙絲寬度智能檢測(cè)裝置利用高像素工業(yè)相機(jī)在線拍攝切后煙絲圖片，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法標(biāo)定典型的煙絲外形結(jié)構(gòu)，并利用像素測(cè)量技術(shù)和統(tǒng)一的計(jì)算方法來(lái)測(cè)量圖片
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創(chuàng)新裝備與方法研究，系統(tǒng)構(gòu)建了卷煙包裝外觀圖像數(shù)據(jù)集，開(kāi)發(fā)了泛化性強(qiáng)的卷煙包裝質(zhì)量管控算法模型，已申請(qǐng)國(guó)家專利授權(quán)6項(xiàng)、計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)登記2件，
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樣本的輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)參數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練得到的。據(jù)悉，該發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中缺少針對(duì)不同類型葉組的差異化控制算法而導(dǎo)致的加香加料效果較差的缺陷，針對(duì)不同類型的葉組均能夠提供合適的加香
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儀器分析方法，結(jié)合仿香算法研究，創(chuàng)新完成了數(shù)字化調(diào)香核心功能升級(jí)開(kāi)發(fā)；基于數(shù)字化調(diào)香技術(shù)升級(jí)版，高標(biāo)準(zhǔn)完成了行業(yè)數(shù)字化調(diào)香技術(shù)體系研究
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儀器分析方法，結(jié)合仿香算法研究，創(chuàng)新完成了數(shù)字化調(diào)香核心功能升級(jí)開(kāi)發(fā)；基于數(shù)字化調(diào)香技術(shù)升級(jí)版，高標(biāo)準(zhǔn)完成了行業(yè)數(shù)字化調(diào)香技術(shù)體系研究
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投放策略、訂單特點(diǎn)、包裝形式、設(shè)備產(chǎn)能等要素進(jìn)行分析，運(yùn)用生產(chǎn)線平衡法等科學(xué)算法計(jì)算決策，實(shí)現(xiàn)了一鍵智能排程，排程效率大為提升，有效提高了異形煙排
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密集成，以支持更高效的工業(yè)生產(chǎn)和更智能的決策制定。在不斷的探索中，人們理順了“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、算法模型以及智能控制”這樣一條路徑。所謂數(shù)據(jù)采集，就是通過(guò)
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，在訂單執(zhí)行過(guò)程中加入預(yù)判算法和全流程管理模塊，解決了營(yíng)銷訂單破碎、零散與經(jīng)濟(jì)批次車型不匹配的難題，增強(qiáng)了物流運(yùn)輸數(shù)字化管理的預(yù)判能力、聯(lián)動(dòng)能力、危機(jī)處理能力
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日前，中煙物流技術(shù)有限責(zé)任公司新一代煙葉智能分選定級(jí)設(shè)備在2024年全國(guó)煙葉高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)場(chǎng)會(huì)順利展出。新一代煙葉智能分選定級(jí)設(shè)備依托AI相機(jī)和卷積視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)
