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、郵管寄遞貨單等主題數(shù)據(jù)庫。二是分析研判精準(zhǔn)輸出。建設(shè)數(shù)字研判指揮中心、涉煙情報研判中心、警煙聯(lián)勤工作中心，以海量案情數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以涉煙犯罪模型為指向，以大數(shù)據(jù)等分析技術(shù)為
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”雙突圍，以“小改小革小課題”作出專賣工作“大文章”；突出數(shù)據(jù)突圍，通過搭建模型與專賣數(shù)字看板，智慧輸出重點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)對象，實(shí)現(xiàn)卷煙
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杯”大賽以“跟黨走實(shí)學(xué)實(shí)干 練技能成才報國”為主題，大賽設(shè)置車工、工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)操作員、建筑信息模型技術(shù)員、銑工、電工、計算機(jī)程序設(shè)計員(云計算平臺與運(yùn)維)6項(xiàng)競賽工種，
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，最小制造單元之間相互獨(dú)立、關(guān)聯(lián)性小，易形成信息孤島。這就造成生產(chǎn)作業(yè)散落，管理系統(tǒng)與各子系統(tǒng)分離，管理人員事事都要靠“跑腿”。卷包集成系統(tǒng)批次產(chǎn)線模型
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“項(xiàng)目從三個維度構(gòu)建了制絲過程加工質(zhì)量穩(wěn)定性和標(biāo)準(zhǔn)符合性評價方法，開發(fā)了基于VAR模型的制絲在線切絲水分控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了制絲線葉線段各工序間含水率變化的精準(zhǔn)預(yù)測和智能控制
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，利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)房PUE預(yù)測模型，精準(zhǔn)控制數(shù)據(jù)中心空調(diào)溫度，實(shí)現(xiàn)綠色低碳運(yùn)行。此外，數(shù)據(jù)中心采用高頻模塊化UPS替代傳統(tǒng)的在線雙變換式不間斷電源
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轉(zhuǎn)型力度，全力做好批次管理系統(tǒng)建設(shè)，積極推進(jìn)行業(yè)卷煙二維碼統(tǒng)一應(yīng)用、企業(yè)工藝質(zhì)量關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測預(yù)警模型建立等項(xiàng)目，強(qiáng)化產(chǎn)品質(zhì)量精準(zhǔn)化控制，不斷提升
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，發(fā)現(xiàn)基于CIE（國際照明協(xié)會）LAB顏色空間模型，可以得出以下數(shù)據(jù)：茄衣顏色亮度值平均為41，紅黃值平均為
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。針對卸貨勞動強(qiáng)度大、工作效率低等問題，自主研發(fā)“車廂內(nèi)多品規(guī)卷煙自動卸貨裝置”，運(yùn)用“全向行駛AGV底盤結(jié)構(gòu)”“視覺識別學(xué)習(xí)模型”“多關(guān)節(jié)機(jī)械臂”等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)
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，搭建案件分類研判模型，借助公安技術(shù)部門資源和辦案優(yōu)勢，快速準(zhǔn)確地鎖定線索、甄別信息、延展網(wǎng)絡(luò)，切實(shí)提高煙草打假打私工作效率。
