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《卷煙廠月度質(zhì)量分析報(bào)告模型構(gòu)建與應(yīng)用》課題研究，構(gòu)建出過(guò)程質(zhì)量精細(xì)化分析模式，縮短了異常反饋周期，加快了異常問(wèn)題的處理速度，盡顯“智析”氣質(zhì)。在
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法，分別從社會(huì)屬性、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、行業(yè)運(yùn)行、客戶盈利、政策影響“五個(gè)維度”數(shù)據(jù)入手，分析內(nèi)在邏輯、抓住關(guān)鍵要素、找準(zhǔn)測(cè)算依據(jù)、構(gòu)建數(shù)學(xué)模型、科學(xué)計(jì)算結(jié)果，著力提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性
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自然醇化機(jī)理相結(jié)合，構(gòu)建立體式質(zhì)量數(shù)據(jù)模型，優(yōu)化原料醇化環(huán)境，調(diào)整養(yǎng)護(hù)策略，依托數(shù)字醇化養(yǎng)護(hù)模型驅(qū)動(dòng)科學(xué)決策，賦能倉(cāng)儲(chǔ)原料智能養(yǎng)護(hù)
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終端、品牌、消費(fèi)三個(gè)維度搭建可靠、立體的市場(chǎng)感知模型，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)狀態(tài)、消費(fèi)趨勢(shì)精準(zhǔn)感知。如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)？構(gòu)建“看得見(jiàn)”的全景圖，開(kāi)展全域、全盤聯(lián)動(dòng)推演。充分挖掘數(shù)據(jù)
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工業(yè)設(shè)計(jì)軟件，繪制多個(gè)設(shè)備三維模型，開(kāi)發(fā)《烘絲機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)原理》《切絲機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)原理》等課程，以細(xì)致逼真的三維場(chǎng)景，將制絲車間關(guān)鍵設(shè)備生產(chǎn)控制過(guò)程呈現(xiàn)出
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起solidworks工業(yè)設(shè)計(jì)軟件，繪制多個(gè)設(shè)備三維模型，開(kāi)發(fā)《烘絲機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)原理》《切絲機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)原理》等課程，以細(xì)致逼真的三維場(chǎng)景，將制絲車間關(guān)鍵設(shè)備生產(chǎn)控制
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，項(xiàng)目組采用了上海煙機(jī)人工智能多模態(tài)的方法來(lái)攻克難題，實(shí)施了異型煙“特定區(qū)域掃碼”和“三級(jí)讀碼”的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)自調(diào)優(yōu)技術(shù)方案，通過(guò)AI、大數(shù)據(jù)、模型設(shè)計(jì)等新技術(shù)
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攻克難題，實(shí)施了異型煙“特定區(qū)域掃碼”和“三級(jí)讀碼”的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)自調(diào)優(yōu)技術(shù)方案，通過(guò)AI、大數(shù)據(jù)、模型設(shè)計(jì)等新技術(shù)，基于納米干涉圖進(jìn)行圖像和表面形貌分類，并建立關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)模型
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一個(gè)個(gè)創(chuàng)新模型與數(shù)字工具贏得了現(xiàn)場(chǎng)評(píng)委的點(diǎn)贊。數(shù)字化模型在專賣案件查辦方面發(fā)揮了重要作用，有效提升了專賣治理效能。作為行業(yè)卷煙二維碼統(tǒng)一應(yīng)用項(xiàng)目試點(diǎn)單位，廈門市
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數(shù)字化評(píng)價(jià)模型向復(fù)烤端前移，建立采購(gòu)、選葉、復(fù)烤加工、片煙評(píng)價(jià)為一體的數(shù)字化評(píng)價(jià)流程。沿著這一思路，浙江中煙利用近紅外技術(shù)，建立一系列預(yù)測(cè)煙葉品質(zhì)的模型，
