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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，已申請國家專利授權(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
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，在訂單執(zhí)行過程中加入預(yù)判算法和全流程管理模塊，解決了營銷訂單破碎、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年全國煙葉高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)場會(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)和卷積視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)
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V1.0”實(shí)現(xiàn)了件煙煙箱外觀質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測，通過新的算法比較，快速剔除不合格件煙，嚴(yán)把產(chǎn)品質(zhì)量最后一道關(guān)口。“機(jī)電設(shè)備故障震動(dòng)檢測系統(tǒng)V1.0”實(shí)現(xiàn)了在生產(chǎn)過程中對
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損失的ResNet的條煙外觀缺陷檢測算法”兩大實(shí)踐成果，參會(huì)人員結(jié)合自身實(shí)際進(jìn)行交流分享，并圍繞創(chuàng)新技術(shù)、數(shù)字化人才隊(duì)伍建設(shè)等積極建言獻(xiàn)策，共同探索數(shù)字化發(fā)展
