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，著力在管理思想上找根源，在頂層設(shè)計(jì)和目標(biāo)引領(lǐng)上找方法，努力推動(dòng)專賣各項(xiàng)工作任務(wù)可評(píng)、可控、可測(cè)、可定，建立完善了市級(jí)局精益專賣KPI考核模型
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茄帽中心、中部外緣、茄芯中心、尾部中心等水分變化規(guī)律，構(gòu)建水分?jǐn)U散模型，解析出煙支內(nèi)部水分?jǐn)U散機(jī)理。在空間層面，團(tuán)隊(duì)基于計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)，建立
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、效率、服務(wù)”四個(gè)維度建立物流配送優(yōu)化效果評(píng)價(jià)模型，利用數(shù)字模型和可視化數(shù)字看板對(duì)系統(tǒng)自動(dòng)采集的配送基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)驗(yàn)算，通過(guò)多維分析和場(chǎng)景展示讓評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)、客觀
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的形變與模糊、移動(dòng)檢測(cè)等技術(shù)難題，提升煙包掃碼工作效率。專班工作組依托人工智能、大模型和計(jì)算機(jī)視覺等先進(jìn)技術(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建了行業(yè)首個(gè)煙包與標(biāo)簽形態(tài)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了在
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、代碼注釋缺失和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不合理所導(dǎo)致的維護(hù)環(huán)境脆弱的問(wèn)題。該系統(tǒng)采用Python作為開發(fā)語(yǔ)言，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和云技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，并開發(fā)出一套可復(fù)用的分析模型
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預(yù)測(cè)分析科學(xué)框架；持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集機(jī)制與預(yù)測(cè)模型，力求在數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性與模型有效性上實(shí)現(xiàn)雙提升，保障決策的科學(xué)性與準(zhǔn)確性；搭建智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)
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智能應(yīng)用,集維護(hù)保養(yǎng)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、剔除分析、停機(jī)分析、健康體檢等功能于一體。以該廠與上海煙機(jī)公司合作開發(fā)的ZB416振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用為例,該應(yīng)用利用本地化算法報(bào)警模型,對(duì)設(shè)備的振動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并給出
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定性分析。使用PCA和HCA進(jìn)行無(wú)監(jiān)督分析，以及OPLS-DA模型篩選差異代謝物。三、研究結(jié)果：代謝物鑒定：共鑒定出1103種代謝物，涵蓋多種化合物
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;與智能分揀系統(tǒng)相配合，實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)配工作的實(shí)時(shí)化和目視化管理。念好“數(shù)字經(jīng)”，結(jié)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型之果。搭建數(shù)字模型，利用約束聚類算法和TSP模型，使得送貨
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，在此算法基礎(chǔ)上，運(yùn)用MATLAB工具，建立了生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)模型，并將此數(shù)據(jù)模型和算法集成在CPS數(shù)據(jù)平臺(tái)中，形成自動(dòng)化生產(chǎn)綜合效率
