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人工經(jīng)驗和固定工藝流程，而DeepSeek的介入正打破這一慣性。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）與機器學習算法的結(jié)合，煙葉種植、烘烤、卷制、包裝等環(huán)節(jié)被
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變量聚類和相關(guān)性分析，優(yōu)選特征值作為模型的輸入變量，建立基于粒子群算法的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP）、基于遺傳算法的支持向量機(GA-SVM
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印證著行業(yè)新變化：傳統(tǒng)扳手正在讓位于“數(shù)字扳手”——一套融合數(shù)據(jù)、算法與智能硬件的技術(shù)工具箱，成為一線員工解決難題的“新利器”。“數(shù)字扳手”并非傳統(tǒng)意義上的物理
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一、核心觀點1.1 大模型驅(qū)動煙草行業(yè)變革AI 大模型正為煙草行業(yè)帶來深刻的變革。在生產(chǎn)方面，通過智能生產(chǎn)設(shè)備和自動化生產(chǎn)線，利用先進的機器學習算法和深度學習技術(shù)
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數(shù)字化的速度向消費者轉(zhuǎn)移。
因為數(shù)字技術(shù)，營銷迎來了最好的時代。但大技術(shù)也需要大情感，因為數(shù)學算法永遠都不會像人那樣，理解人類，對活生生的人做出
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變量選擇是構(gòu)建近紅外校正模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響預(yù)測結(jié)果的可靠性。中國煙草總公司鄭州煙草研究院研究生的相關(guān)研究突破了現(xiàn)有變量選擇算法在煙草化學成分（尤其是低含量
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編者按：在《基于隨機森林算法的卷煙市場價格預(yù)測及分析》中，我們深入研究了利用隨機森林模型對卷煙市場價格進行預(yù)測的方法和結(jié)果。本篇文章將進一步探討如何根據(jù)這些價格預(yù)測結(jié)果
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近日，陜西中煙工業(yè)有限責任公司寶雞卷煙廠初步構(gòu)建了煙蟲識別模型，借助“5G+機器視覺智能算法”，對生產(chǎn)過程中的甲蟲和粉螟進行實時在線監(jiān)測分析和快速
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近期，由中煙物流技術(shù)有限責任公司與重慶煙葉復(fù)烤有限公司聯(lián)合開展的“基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法片煙裝箱密度檢測控制研究”項目啟動會召開，項目創(chuàng)新性采用深度多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法
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method for multiple edge servers》（ 一種基于邊緣計算的Sufferage調(diào)度算法）被國際SCI期刊KSII收錄。此篇論文主要研究服務(wù)器在多負載環(huán)境
