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創(chuàng)新裝備與方法研究，系統(tǒng)構(gòu)建了卷煙包裝外觀圖像數(shù)據(jù)集，開發(fā)了泛化性強的卷煙包裝質(zhì)量管控算法模型，已申請國家專利授權(quán)6項、計算機軟件著作權(quán)登記2件，
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局（公司）針對車輛卸貨、票據(jù)審核、件煙核驗、卷煙移動、作業(yè)調(diào)度等環(huán)節(jié)開展五項關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)：構(gòu)建帶前置引導的多目標多優(yōu)先級混合服務(wù)排隊模型和復(fù)雜場景高速高精OCR邊緣計算
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，梳理整合制絲工序關(guān)鍵工藝參數(shù)、各參數(shù)間的影響關(guān)系，將工藝團隊成員的個人經(jīng)驗總結(jié)固化為可復(fù)用的分析模型，推動實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理自動化。分析模型通過熱力圖等方式快速
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，運用圖像采集等技術(shù)，經(jīng)軌道攝像頭采集數(shù)據(jù)，用計算機技術(shù)作網(wǎng)格分析與煙苗分割，引入自動化定點拍照系統(tǒng)及深度學習模型，實現(xiàn)對核心參數(shù)精準
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中煙技術(shù)中心選送的“煙氣氣溶膠呼吸道吸收規(guī)律研究”介紹了氣溶膠呼吸道吸收模型最新研究成果，引起國外專家的廣泛關(guān)注；“貯煙高架庫安全環(huán)保蟲害治理新模式關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”介紹
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的自動、高效、準確提取。目前，他們已構(gòu)建完成16種煙草主要病害、35種煙田主要害蟲、12種天敵昆蟲的智能識別模型，能夠1秒快速診斷煙草病蟲害，識別準確率達90
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和技術(shù)創(chuàng)新，形成了“倉儲少人化的關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)大模型”，為傳統(tǒng)倉庫復(fù)雜場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供了輕量級、低成本、效果好的技術(shù)解決方案。依托該項目，物流
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度的理論研究和技術(shù)創(chuàng)新，形成了“倉儲少人化的關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)大模型”，為傳統(tǒng)倉庫復(fù)雜場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供了輕量級、低成本、效果好的技術(shù)解決方案。依托該項
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定額數(shù)學模型，將卷煙生產(chǎn)品牌、產(chǎn)量、班次、設(shè)備等要素納入模型因子，建立卷煙綜合能源定額數(shù)學計算模型，進一步挖掘能源消耗與各因素權(quán)重之間的映射關(guān)系。針對二次能源
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的“數(shù)據(jù)經(jīng)脈”，探索建立適合本地實際的數(shù)字經(jīng)營指導模式，提高客戶服務(wù)質(zhì)量。四是支撐用數(shù)需求。依托線性回歸等統(tǒng)計方法，構(gòu)建分析模型，打通高質(zhì)量的信息共享
