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變量聚類和相關性分析，優選特征值作為模型的輸入變量，建立基于粒子群算法的反向傳播神經網絡（PSO-BP）、基于遺傳算法的支持向量機(GA-SVM

一、核心觀點1.1 大模型驅動煙草行業變革AI 大模型正為煙草行業帶來深刻的變革。在生產方面，通過智能生產設備和自動化生產線，利用先進的機器學習算法和深度學習技術

數字化的速度向消費者轉移。　　因為數字技術，營銷迎來了最好的時代。但大技術也需要大情感，因為數學算法永遠都不會像人那樣，理解人類，對活生生的人做出

近日，陜西中煙工業有限責任公司寶雞卷煙廠初步構建了煙蟲識別模型，借助“5G+機器視覺智能算法”，對生產過程中的甲蟲和粉螟進行實時在線監測分析和快速

編者按：在《基于隨機森林算法的卷煙市場價格預測及分析》中，我們深入研究了利用隨機森林模型對卷煙市場價格進行預測的方法和結果。本篇文章將進一步探討如何根據這些價格預測結果

近期，由中煙物流技術有限責任公司與重慶煙葉復烤有限公司聯合開展的“基于多模態數據融合算法片煙裝箱密度檢測控制研究”項目啟動會召開，項目創新性采用深度多模態數據融合算法

method for multiple edge servers》（一種基于邊緣計算的Sufferage調度算法）被國際SCI期刊KSII收錄。此篇論文主要研究服務器在多負載環境

先進的數據分析算法，可以準確快速地分析出裝框后煙葉化學成分含量。圖為石林復烤廠工作人員正在運用該設備檢測煙葉化學成分含量。

在新時代的璀璨天空下，人工智能，如璀璨星辰閃耀。它走進車間，走進廠房，開啟生產的奇妙航道。數據如靈動的音符跳躍，算法是智慧的旋律

近期，陜西省渭南市煙草專賣局（公司）“基于機器視覺的卷煙鑒別云平臺V1.0”“高清圖像處理算法模型系統V1.0”兩項科技創新成果獲國家版權局計算機軟件著作權

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