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風(fēng)味生成模型，以計算芳香化合物的生成速率；根據(jù)所述芳香化合物和揮發(fā)性成分的生成速率構(gòu)建風(fēng)味化合物分布圖以優(yōu)化烘絲條件。據(jù)悉，該發(fā)明通過對煙絲的流速、溫度、濕度
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方法，強調(diào)其核心，并教授問題分析的科學(xué)方法。他們在思維工具模塊回顧并引入因果鏈分析等新工具，幫助學(xué)員構(gòu)建技術(shù)矛盾模型，激發(fā)創(chuàng)新思維。柳州卷煙廠表示
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屬于煙草制絲加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及卷煙制絲工藝中潤葉加料工序加水均勻性控制方法，采用兩階段加水流量控制方法，首先基于歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立回歸模型，
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核查、定向跟蹤等方式提升執(zhí)法精準(zhǔn)度。構(gòu)建智慧化研判體系。運用數(shù)據(jù)分析工具整合零售終端數(shù)據(jù)、寄遞單號信息及消費投訴等多源信息，開發(fā)涉煙違法線索智能分析模型。利用數(shù)據(jù)碰撞、軌跡追蹤等技術(shù)手段
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；將目標(biāo)煙絲出口水值、當(dāng)前煙絲入口水分值、當(dāng)前筒壁溫度值、當(dāng)前熱風(fēng)風(fēng)速和當(dāng)前熱風(fēng)溫度值輸入至預(yù)先建立的筒壁溫度確定模型，得到烘絲筒的目標(biāo)筒壁溫度值；將烘絲筒
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機器視覺與深度學(xué)習(xí)算法，打造集端面拍攝、模型分析、云平臺監(jiān)控于一體的檢測系統(tǒng)，有效解決了這一痛點。該系統(tǒng)可實時分析影像數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位熔洞位置、大小及數(shù)量
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，并將得到的煙絲亮度數(shù)據(jù)輸入至亮度—密度映射模型，得到第一煙絲密度；基于光流算法，對可見光圖像進行煙絲運動狀態(tài)的計算，并結(jié)合得到的煙絲流速
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學(xué)習(xí)模型得到第一水分溫度數(shù)據(jù)，以利用智能算法預(yù)測在指定時刻下的出口水分溫度數(shù)據(jù)；接著，當(dāng)?shù)谝凰譁囟葦?shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)水分溫度數(shù)據(jù)之間的差值超過預(yù)設(shè)的差值閾值時
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-消費偏好”全鏈路模型，動態(tài)調(diào)整陳列策略，利用巡跡系統(tǒng)分析熱力圖，優(yōu)化功能區(qū)布局，加強體驗店建設(shè)。三是豐富互動體驗場景，增強用戶粘性
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，得到煙絲亮度值，以及對紅外圖像進行煙絲表面溫度的計算，得到煙絲溫度值；將煙絲亮度值及煙絲溫度值輸入至亮度—溫度—濕度映射模型，得到第一
