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;通過圖像識別系統(tǒng)自動篩查監(jiān)控畫面，快速定位裝載異常、路線偏離的可疑目標，輔助執(zhí)法人員鎖定檢查目標。機器學習模型分析歷史數(shù)據(jù)，挖掘非法活動的時間規(guī)律與地理熱點
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”——平臺融合GIS與BIM技術(shù)，構(gòu)建收購站1∶1三維模型，通過“紅橙黃藍”四色分級管控，直觀展示設(shè)施布局、設(shè)備狀態(tài)和風險分布。數(shù)智平臺的落地，
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方式，為物流園區(qū)注入“綠”動能；在配送環(huán)節(jié)，建立新能源車選配模型，更新新能源車255輛（占比近43%），
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720余份。海量的問答與話題將隱性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為顯性知識，為AI大模型及其場景化落地提供了豐富“養(yǎng)料”。如今，這一模式已融入對標管理、綜合辦公等，成為“人工智能
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;傳統(tǒng)人工巡查難以覆蓋海量數(shù)據(jù)，算法模型對變異關(guān)鍵詞（如“鋼絲球”代指煙絲）識別率低。嘉興市局雖通過“燈塔”系統(tǒng)梳理161個涉煙關(guān)鍵詞，但動態(tài)
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;其三是探索實施“星級管理”模式，根據(jù)能力、責任、資格等勝任力模型要素對營銷人員進行能力等級評定，由高到低制定不同的星級標準，拓展職業(yè)晉升渠道，
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數(shù)據(jù)治理，釋放數(shù)據(jù)價值”“深化融合創(chuàng)新，覆蓋全鏈升級”“優(yōu)化模型構(gòu)建，推動數(shù)助決策”……緊跟行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略要求，江蘇中煙將數(shù)字化理念與整體
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，集中技術(shù)力量開展深入研討，提升數(shù)據(jù)類技術(shù)標準適用性、合理性和規(guī)范性；以數(shù)據(jù)標準管理、數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全管理為重點，推進數(shù)據(jù)資產(chǎn)
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。定量評估方法則可以通過數(shù)據(jù)分析、模型計算等方式，對風險進行量化評估。比如，可以統(tǒng)計企業(yè)過去一段時間內(nèi)發(fā)生的密鑰安全事件的數(shù)量和損失程度，以此來計算風險發(fā)生的概率
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標準深度融合，打造覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的 “端管邊云腦” 的數(shù)據(jù)安全體系，持續(xù)沉淀具有煙草行業(yè)特征的分析預(yù)測模型，為客戶提供精準的深度安全分析、用戶實體分析、風險
