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30天地基演變趨勢(shì)。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)全生命周期管理。針對(duì)關(guān)鍵電機(jī)開發(fā)健康評(píng)估模型，融合振動(dòng)頻譜分析、溫度場(chǎng)重構(gòu)、幅值非線性分析等數(shù)十項(xiàng)特征參數(shù)。依托三級(jí)預(yù)警機(jī)制提前識(shí)別故障，一級(jí)預(yù)警
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線索處置閉環(huán)管理；整合公安治安管理數(shù)據(jù)與煙草物流信息，搭建涉煙人員特征庫(kù)、運(yùn)輸軌跡庫(kù)，研發(fā)異常包裹識(shí)別、跨區(qū)流動(dòng)預(yù)警等分析模型；完善情報(bào)互通機(jī)制
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效率比傳統(tǒng)設(shè)備提升40%?！奔夹g(shù)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的“墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”更顯智慧，插在煙田邊的傳感器實(shí)時(shí)回傳土壤數(shù)據(jù)，AI模型自動(dòng)對(duì)“蟲情、病情、墑情、苗情、氣候”進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過
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查看、會(huì)員錄入等常用模塊功能的操作，將“數(shù)字福利”送到客戶手中。他們先后開展系統(tǒng)功能應(yīng)用模型線上線下培訓(xùn)十余次，引導(dǎo)零售戶樹立“以數(shù)據(jù)說、靠數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、用數(shù)據(jù)決策”的經(jīng)營(yíng)理念
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，他主導(dǎo)開發(fā)的煙絲水分預(yù)測(cè)
模型更是行業(yè)標(biāo)桿。他通過采集上千批生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)
模型，系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)節(jié)烘絲工序參數(shù)?！斑^去靠老師傅經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在靠數(shù)據(jù)說話?！眳?/div>
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數(shù)據(jù)豐富，但在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，存在數(shù)據(jù)整合不到位、分析模型不完善等問題，難以有效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)問題。例如，營(yíng)銷數(shù)據(jù)主要關(guān)注
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市場(chǎng)凈化區(qū)局創(chuàng)新構(gòu)建“一核多維”信用監(jiān)管模型，將全區(qū)3300余戶卷煙零售戶信用風(fēng)險(xiǎn)分為高、中高、中、低四大類，并關(guān)聯(lián)銷售數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智慧預(yù)警。通過信用監(jiān)管，銅梁區(qū)
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。系統(tǒng)通過整合轄區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、終端結(jié)構(gòu)、門店掃碼數(shù)據(jù)、網(wǎng)格異常、客戶檔位等多項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，建立網(wǎng)格單元“多元畫像”模型，從經(jīng)營(yíng)能力、守法程度、服務(wù)需求等維度精準(zhǔn)刻畫單元特征
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參數(shù)控制模型，將采集到的烤片機(jī)入口和出口處葉片水分、環(huán)境溫濕度等各項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過5G-A專網(wǎng)傳輸?shù)剿接性品?wù)器進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，同時(shí)不斷進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)人工操作方式
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的起點(diǎn)。烘絲工序水分控制流程復(fù)雜，需要操作人員在生產(chǎn)過程中干預(yù)和調(diào)整。為減少人工干預(yù)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過構(gòu)建預(yù)測(cè)控制模型，實(shí)現(xiàn)“自學(xué)習(xí)
