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2023年10月起，西安煙草啟動(dòng)碳排放核算模型研究，調(diào)研全國(guó)104家煙草物流企業(yè)，厘清碳排放核算邊界，將物流環(huán)節(jié)細(xì)化為直接生產(chǎn)、輔助生產(chǎn)、附屬生產(chǎn)三
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聯(lián)動(dòng)預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，他們將改進(jìn)模擬退火算法和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則庫(kù)相結(jié)合，建立梗絲水分智能聯(lián)動(dòng)控制模型，解決了人工控制對(duì)員工經(jīng)驗(yàn)和操作技能依賴度高、響應(yīng)速度慢等問(wèn)題
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此次獲獎(jiǎng)為契機(jī)，加快實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃，著力構(gòu)建人工智能人才高地，持續(xù)推進(jìn)“國(guó)產(chǎn)算力+開源模型+私有部署+自主研發(fā)+
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提升。江蘇鎮(zhèn)江的實(shí)踐更進(jìn)一步，營(yíng)銷部門通過(guò)歷史銷售與實(shí)時(shí)庫(kù)存數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，結(jié)合天氣、節(jié)假日等外部變量，實(shí)現(xiàn)一周滾動(dòng)需求仿真，使存銷比持續(xù)優(yōu)化
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期待；對(duì)外統(tǒng)籌車間外部監(jiān)管、考核對(duì)能耗指標(biāo)、安全規(guī)范等關(guān)鍵要求；1個(gè)除氧乏汽余熱精準(zhǔn)供能模型，回收的乏汽余熱分季節(jié)用來(lái)給車間浴室用水、空調(diào)水和鍋爐補(bǔ)水加熱
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在煙草商業(yè)系統(tǒng)目標(biāo)設(shè)定中的應(yīng)用研究》、省局（公司）物流處《基于混合軸輻式網(wǎng)絡(luò)的工商卷煙運(yùn)輸調(diào)度模型構(gòu)建及分析》、德州市煙草專賣局（公司）《基于
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，實(shí)現(xiàn)了對(duì)市場(chǎng)需求的快速響應(yīng)。為了更加精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)需求的變化，菲莫國(guó)際充分利用AI技術(shù)，構(gòu)建了數(shù)字化需求預(yù)測(cè)模型。該模型整合了疫情期間全球各地的消費(fèi)數(shù)據(jù)、政策
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，深度篩查分析歷史同期案件規(guī)律、監(jiān)控重點(diǎn)區(qū)域物流異常動(dòng)態(tài)、追蹤高危人員活動(dòng)軌跡。通過(guò)整合物流信息、資金流、人員流等多維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)構(gòu)建節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)模型，確定3個(gè)
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，深度篩查分析歷史同期案件規(guī)律、監(jiān)控重點(diǎn)區(qū)域物流異常動(dòng)態(tài)、追蹤高危人員活動(dòng)軌跡。通過(guò)整合物流信息、資金流、人員流等多維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)構(gòu)建節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)模型，確定3個(gè)
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進(jìn)行多輪壓力測(cè)試與參數(shù)校準(zhǔn)；依托AI深度學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)兼具美學(xué)與商業(yè)價(jià)值的店鋪標(biāo)識(shí)；借助數(shù)字技術(shù)構(gòu)建消費(fèi)場(chǎng)景模型，科學(xué)規(guī)劃購(gòu)物動(dòng)線，
