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，組織執(zhí)法人員實(shí)操演練。在法律適用方面，梳理近幾年案卷中的問題案例，建立常見違法行為法律適用“負(fù)面清單”，推動(dòng)執(zhí)法尺度統(tǒng)一化、精準(zhǔn)化。建立閉環(huán)管理機(jī)制
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數(shù)字化管理設(shè)備?？缃缛诤贤貓?chǎng)景，引導(dǎo)終端加入快遞代收、便民繳費(fèi)等服務(wù)，增加消費(fèi)者粘性。三是精益服務(wù)，建立專業(yè)客我關(guān)系。以營銷隊(duì)伍轉(zhuǎn)型為抓手，建立
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;激活組織數(shù)據(jù)力，建立跨部門數(shù)據(jù)共享機(jī)制，促進(jìn)業(yè)務(wù)協(xié)同。系統(tǒng)上線后，有效推動(dòng)了“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策”管理機(jī)制落地。紅河州局（公司）
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。李義強(qiáng)對(duì)各參會(huì)單位的到來表示熱烈歡迎。他指出，糧煙融合是煙草和糧食產(chǎn)業(yè)之間相互合作、互利共贏的發(fā)展模式，是煙草行業(yè)的大勢(shì)所趨。建立糧煙融合模式下煙區(qū)生產(chǎn)固碳增匯技術(shù)體系
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的創(chuàng)新思維框架和跨部門的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，并要求參訓(xùn)學(xué)員以空杯心態(tài)全身心投入學(xué)習(xí)中，建立“問題導(dǎo)向”思維，形成知識(shí)轉(zhuǎn)化機(jī)制，真正將知識(shí)內(nèi)化為能力
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，建立庫存煙葉化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)庫；運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)煙葉理化成分與感官質(zhì)量進(jìn)行相關(guān)性分析，研究化學(xué)成分輔助葉組配方維護(hù)技術(shù)，提高葉組配方維護(hù)效率和準(zhǔn)確性
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制造行業(yè)僅使用了24%的產(chǎn)能。煙草行業(yè)和營銷委員會(huì)（TIMB）建議采取激勵(lì)措施，通過建立支持產(chǎn)業(yè)來加強(qiáng)當(dāng)?shù)丶庸げp少進(jìn)口依賴。董事會(huì)建議建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系和政
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錯(cuò)時(shí)檢查、交叉檢查、突擊檢查等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)無證戶全方位、無死角監(jiān)管，同時(shí)建立無證戶定期回訪機(jī)制，對(duì)已清理的無證戶反復(fù)查，做到常抓不懈
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評(píng)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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習(xí)慣的產(chǎn)品。2、提升用戶體驗(yàn)和忠誠度。通過建立與用戶的直接聯(lián)系，企業(yè)可以提供更優(yōu)質(zhì)的售前、售中、售后服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)。良好的用戶體驗(yàn)將有助于提高用戶的忠誠度，
