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。相比之下，國(guó)內(nèi)煙草企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面雖然也取得了一定的成績(jī)，但在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用深度上還有待提高。例如，國(guó)內(nèi)企業(yè)在數(shù)據(jù)挖掘和分析方面的算法和模型還有
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的入庫(kù)任務(wù)快速反應(yīng)。件煙庫(kù)整體補(bǔ)貨模型流程，如圖2所示。圖2 備貨系統(tǒng)補(bǔ)貨模型流程框圖3.件煙庫(kù)存儲(chǔ)策略（1）煙道數(shù)量確定各品規(guī)煙道數(shù)量，為銷(xiāo)量
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、有效會(huì)員、消費(fèi)數(shù)據(jù)的管理、忠誠(chéng)客戶(hù)的挖掘、口碑的形成這幾個(gè)階段，會(huì)員制營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)基本模型見(jiàn)下圖。圖為會(huì)員制運(yùn)營(yíng)模型（一）設(shè)置會(huì)員體系1、細(xì)分目標(biāo)客戶(hù)店鋪要對(duì)合理
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，再選用適用于中文文本處理的snowNLP 庫(kù)對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行情感計(jì)算和結(jié)果可視化。陳興蜀等人[6]基于分布式爬蟲(chóng)技術(shù)、 SnowNLP 情感分析模型以及 KMeans 文本聚類(lèi)算法
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監(jiān)管”為抓手，積極開(kāi)展個(gè)性化自定義分析模型構(gòu)建，加強(qiáng)分析模塊應(yīng)用，進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析篩查，及早發(fā)現(xiàn)防范苗頭性和行業(yè)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)
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管理、投資組合優(yōu)化、市場(chǎng)預(yù)測(cè)等方面。例如，摩根大通（JP Morgan）和 IBM 合作，利用量子計(jì)算來(lái)改善金融模型的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性。通過(guò)量子計(jì)算
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行為的模型，當(dāng)檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)流量的行為模式與正常模型不符時(shí)，就會(huì)認(rèn)為可能存在攻擊行為。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè) IP 地址在短時(shí)間內(nèi)對(duì)網(wǎng)站的多個(gè)頁(yè)面進(jìn)行大量的請(qǐng)求，且請(qǐng)求的頻率
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、DataV等先進(jìn)工具，構(gòu)建了 “數(shù)智識(shí)人” 人力資源管理模型，為企業(yè)人力資源管理帶來(lái)了創(chuàng)新性變革。宜搭作為低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，在眉山煙草的人力資源管理中發(fā)
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，通過(guò)建立正常網(wǎng)絡(luò)行為的模型，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的流量行為偏離正常模型達(dá)到一定程度時(shí)，就認(rèn)為可能存在攻擊。在檢測(cè)到 DDoS 攻擊時(shí)，IDS 會(huì)及時(shí)發(fā)出
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一定程度上依賴(lài)于專(zhuān)家的水平和經(jīng)驗(yàn)。定量評(píng)估則運(yùn)用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)漏洞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析。常見(jiàn)的定量評(píng)估模型有 CVSS（通用漏洞評(píng)分系統(tǒng)），
