為您找到相關(guān)結(jié)果 1588 篇
-
ADAS駕駛輔助智能系統(tǒng)，通過對疲勞駕駛、超速駕駛、左顧右盼、接打電話等不安全行為進行算法分析，實現(xiàn)自動感知、自動識別、自動報警等，加強駕駛行為管控，
-
;對影響客戶實際銷售需求的6個影響因子進行數(shù)據(jù)采集，通過線性回歸算法，從“人、貨、場”3個維度分析客戶銷售需求和影響因子的內(nèi)在邏輯關(guān)系，針對156個在銷規(guī)格
-
算法對標數(shù)據(jù)模型，逐片判定煙葉等級，以更加客觀的評判標準、更加公正的收購環(huán)境、更加規(guī)范的收購模式，革命性地打破了傳統(tǒng)收購模式人為判定所帶來的主觀束縛
-
平臺的集成化水平，完善升級協(xié)同研發(fā)設(shè)計平臺、云設(shè)計平臺；開展數(shù)據(jù)接口標準和數(shù)據(jù)模型等研究，推動智能化標準體系建設(shè)進程；開展數(shù)據(jù)庫、模型和算法構(gòu)建
-
數(shù)值模擬”和“基于熱分析圖譜結(jié)合機器學習算法實現(xiàn)煙葉風格評價”兩項科研成果達到國際領(lǐng)先水平，多次在CORESTA國際會議上發(fā)布。截止目前，福建中煙共擁有授權(quán)專利1869項
-
為突破口，投入大量人力物力進行手機獨特的科技創(chuàng)新，自P20系列開始，通過加強影像硬件、算法不斷創(chuàng)新實現(xiàn)軟硬件的強強聯(lián)合，從而一直穩(wěn)居業(yè)內(nèi)影像龍頭
-
的圖像樣本數(shù)據(jù)的持續(xù)訓練，構(gòu)建煙包外觀質(zhì)量圖像識別算法模型庫，通過深度學習持續(xù)完善模型成熟度，建立起煙包外觀質(zhì)量檢測模型體系，實現(xiàn)識別準確率的持續(xù)
-
實時共享復雜以及物流標準不完善，EPC系統(tǒng)對解決多方共享隱私安全和互信問題存在一定局限。而通過分布式共識算法和數(shù)字加密機制，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠構(gòu)建可信任的去中心化系統(tǒng)，
-
，運用機器學習技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法不斷完善重量標偏等指標關(guān)聯(lián)性分析，為設(shè)備預檢修、大修、產(chǎn)品質(zhì)量追溯提供決策支撐，初步實現(xiàn)設(shè)備故障、設(shè)備劣化趨勢的提前預測和診斷
-
度計算，實時感知數(shù)據(jù)變化趨勢，運用機器學習技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法不斷完善重量標偏關(guān)聯(lián)性分析，為設(shè)備預檢修、大修、產(chǎn)品質(zhì)量追溯提供數(shù)據(jù)分析支撐，初步實現(xiàn)
