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模型和跨系統(tǒng)、跨部門的運(yùn)行建議模型，實(shí)時(shí)分析設(shè)備運(yùn)行能效和大系統(tǒng)節(jié)能狀況，科學(xué)安排生產(chǎn)，提高能源供應(yīng)與使用的匹配性，從而推動(dòng)原有的事后統(tǒng)計(jì)分析
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;數(shù)字化調(diào)香技術(shù)平臺(tái)立足模型算法與經(jīng)驗(yàn)理論的交互引擎，就是一個(gè)“數(shù)據(jù)＋算法＋算力”的“智能調(diào)香機(jī)器人”，實(shí)現(xiàn)了卷煙產(chǎn)品單體香原料自主調(diào)香
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機(jī)和智能采收機(jī)。目前，智能移載機(jī)已多次進(jìn)入田間試用，并在適用性上做了進(jìn)一步完善；智能采收機(jī)也已完成模型構(gòu)建，并多次接受課題組、專家組評(píng)審。“我看
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和等級(jí)的煙葉樣品失重的一次微分曲線，建立了煙葉原料質(zhì)量評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型以及化學(xué)指標(biāo)與感官質(zhì)量之間的數(shù)學(xué)模型，為細(xì)支卷煙長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供科學(xué)理論依據(jù)和技術(shù)指導(dǎo)。在強(qiáng)化基礎(chǔ)研究的同時(shí)
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？在傳統(tǒng)品牌投放選點(diǎn)上，匹配真正有銷售能力的客戶是難點(diǎn)。他們通過使用RFM智能選點(diǎn)模型，輸出9類零售客戶標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)“標(biāo)簽到戶”，精準(zhǔn)找到“既有
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）以此為契機(jī)，全面采集物流數(shù)據(jù)資源，經(jīng)過沉淀積累形成大規(guī)模的數(shù)據(jù)池并提取分析，研究構(gòu)建多維度、多指標(biāo)的數(shù)據(jù)模型，為物流柔性服務(wù)提供
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，研究構(gòu)建多維度、多指標(biāo)的數(shù)據(jù)模型，為物流柔性服務(wù)提供支撐?！ ∫环矫?#xff0c;配送中心根據(jù)送貨量、客戶分布等差異，對(duì)物流配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)算及規(guī)劃，
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工藝指標(biāo)出口水分預(yù)測(cè)控制模型、設(shè)備控制參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)模型，并成功應(yīng)用到滾筒氣流式烘絲機(jī)、貯絲柜等關(guān)鍵設(shè)備上，為打造“一鍵生產(chǎn)”的智能制絲線奠定了基礎(chǔ)。唯創(chuàng)新者進(jìn)，
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“想用”。二是強(qiáng)化智能分析，讓客戶“善用”。建立卷煙消費(fèi)行為分析數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)終端管理系統(tǒng)智能分析。三是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，讓客戶“愛用”。零售終端經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)
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機(jī)理分析及機(jī)器視覺技術(shù)，分別建立烘絲關(guān)鍵工藝指標(biāo)出口水分預(yù)測(cè)控制模型、設(shè)備控制參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)模型，并成功應(yīng)用到滾筒氣流式烘絲機(jī)、貯絲柜等關(guān)鍵設(shè)備上，為打造“一鍵
