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-代碼生成的三階段流水線，將自然語言指令轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行代碼。以"提取近1月某某縣局硬紅瑞香品牌卷煙的客戶訂購戶數(shù)"為例：DeepSeek精準識別用戶在表格數(shù)據(jù)
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技術(shù)，能夠提取圖像有用字段信息并輸出能夠結(jié)構(gòu)化處理的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的審查與分析，最終輸出對管理、決策有用的信息。煙草企業(yè)的圖像數(shù)據(jù)較為專業(yè)，
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項目為突破口，不斷提升生產(chǎn)線數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，智能工廠建設(shè)按下“快進鍵”。在再造煙葉線方面，他們實施提取制漿及配套系統(tǒng)優(yōu)化改造、烘筒水分PID自動調(diào)控
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逐一對比。在對比過程中，基于預訓練的模型提取多個圖像塊的特征信息，對特征信息與真品卷煙信息對應的特征塊進行信息比對。這種比對方式可以充分利用深度學習算法的優(yōu)勢，
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，系統(tǒng)能夠從文本中提取出有價值的信息，并根據(jù)預設(shè)的情感詞典或模型對文本進行情感傾向的判斷。例如，正面情感可能與“喜愛”、“滿意”等詞匯相關(guān)聯(lián)，而
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訂單、外流品牌（規(guī)格）訂購異常訂單、重點關(guān)注客戶訂單等，進行數(shù)據(jù)碰撞，報送異常。從線人舉報、12313舉報、12345投訴線索，提取
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根莖建立了煙草內(nèi)源抗病毒活性物質(zhì)規(guī)模化提取工藝和關(guān)鍵活性成分化學合成工藝，實現(xiàn)了煙草內(nèi)源抗病毒活性物質(zhì)產(chǎn)業(yè)化利用，形成病毒防治產(chǎn)品1個，經(jīng)成果評價成功納入
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得住、降得下”。平臺由設(shè)備采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)運算層、數(shù)據(jù)建模層、系統(tǒng)應用層五個層級構(gòu)成。能耗數(shù)據(jù)經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)倉庫工具的提取轉(zhuǎn)化后，再由BI數(shù)據(jù)分析工具進行多維度分析
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，伴隨著的問題也相應產(chǎn)生；第二，電子煙中的調(diào)味劑成分是產(chǎn)生有毒羰基等物質(zhì)的主要因素。部分電子煙調(diào)味劑使用的是已被美國香料和提取物制造協(xié)會（Ｆ
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;提取證明材料（如前文所述），相關(guān)事實調(diào)查清楚,并取得充分證據(jù)后,由承辦人員制作調(diào)查終結(jié)報告,提出初步處理意見,報部門負責人審核。第二步：即時公告
