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;20cm，澆入農(nóng)作物秸稈或其它植物有機(jī)體重量60%左右的水分，并潑灑液態(tài)的動(dòng)物糞便。二是在鋪好的農(nóng)作物秸稈或其它植物有機(jī)體上加一層廄肥，厚15－
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成熟特征和成熟標(biāo)準(zhǔn)作出判斷。實(shí)際生產(chǎn)中，根據(jù)煙葉在煙株上著生部位不同，煙葉的厚度、水分含量、內(nèi)含物等不同，掌握成熟度的標(biāo)準(zhǔn)也有所不同。
1、不同部位煙葉
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;26％，水分平衡，將所述煙葉裝箱擺放，進(jìn)行二次發(fā)酵，發(fā)酵溫度為38℃～40℃，發(fā)酵30～50天
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，聯(lián)合開展云產(chǎn)卷煙的適配性研究、打葉復(fù)烤潤葉水分過程能力指數(shù)方法研究、“一框到底”工藝研究等課題攻關(guān)，不斷提升均質(zhì)化加工水平，著力增強(qiáng)原料保障能力。
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、合作社進(jìn)行抗旱移栽資源采購，采好備足烤煙抗旱移栽設(shè)備，確保大旱之年移栽用水充足。加大起壟覆膜進(jìn)度，最大限度留住土壤水分，保持壟體墑情；
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說，“以前沒有穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)支持，生產(chǎn)過程中的水分很難控制。智能桌面平臺應(yīng)用在車間落地后，我通過數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)查看煙支來料水分、出口水分狀況。根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置
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評估了8種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能,最終選擇K近鄰算法建立打葉風(fēng)分模型,選擇隨機(jī)森林算法建立了預(yù)處理與片煙復(fù)烤模型。班前預(yù)設(shè)參數(shù)適用率達(dá)到95%,各工序水分標(biāo)準(zhǔn)偏差值較模型應(yīng)用前降低50%。智能算法+
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的必要性。“在草捆中混合等級、過多的水分和發(fā)霉的煙草會(huì)導(dǎo)致折扣或拒絕，最終影響盈利能力?！盩IMB 正試圖通過預(yù)計(jì)將于 4 月 5 日實(shí)施的新定價(jià)系統(tǒng)來幫助當(dāng)?shù)剞r(nóng)民免受供應(yīng)過?？赡軐?dǎo)致的價(jià)格
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，但農(nóng)民必須為潛在的價(jià)格下跌做好準(zhǔn)備，”Masedza 說?！盀榱司徑膺@些挑戰(zhàn)，我們強(qiáng)調(diào)通過更好的處理、固化和展示來提高作物質(zhì)量的重要性。將等級的煙草捆扎在一起、水分
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烤降低水分，并進(jìn)行發(fā)酵改善口感。根據(jù)需求對煙葉進(jìn)行分級和篩選。切絲和混合煙葉被切成細(xì)絲，同時(shí)可以加入莖桿的碎片。將不同類型的煙草絲混合以達(dá)到特定的配方和風(fēng)味。添加調(diào)味劑添加
