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;支部黨員與15名留守兒童結(jié)對完成手工模型制作，拉近相互之間的距離，像“大朋友”一般，從生活、學(xué)習(xí)、家庭等方面作為切入點(diǎn)，同孩子們進(jìn)行熱心交流
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體系和質(zhì)量檢驗(yàn)模型檢查體系，以“三橫三縱”質(zhì)量管控模型為手段，逐步攻克各項質(zhì)量管理難題，推進(jìn)質(zhì)量預(yù)防性檢查機(jī)制構(gòu)建穩(wěn)步落實(shí)。
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提交申請資料后，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)模型自動比對分析，對申請人進(jìn)行資格初審，形成分層分類結(jié)果。在監(jiān)管應(yīng)用上，小程序采用“紅橙黃綠”四色預(yù)警提示
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）有效利用底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，優(yōu)化運(yùn)行邏輯，開發(fā)數(shù)據(jù)模型與配套網(wǎng)頁程序，共派生出5種調(diào)度模式，將原有固化管理的分揀模式轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)柔性的智能分揀
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，以柔性送貨為目標(biāo)，構(gòu)建全省統(tǒng)一的送貨模型和策略算法庫，豐富系統(tǒng)配套功能，促使人、車、物等資源科學(xué)調(diào)度。深化淡旺季分揀場景分析，
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間通過不斷完善、充實(shí)MES系統(tǒng)和批次管理系統(tǒng)，從計劃生產(chǎn)到排產(chǎn)分解，從過程管控再到事后追溯，構(gòu)建了一套基礎(chǔ)的、完整的數(shù)字化車間模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造
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信息科室開展了“基于GBDT回歸模型的潤葉工序出口水分控制研究項目”。該項目結(jié)合來料水分、出口水分、回風(fēng)溫度等關(guān)鍵指標(biāo)的歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用自主學(xué)習(xí)功能和大數(shù)據(jù)、云算法實(shí)現(xiàn)AI智能加水設(shè)定
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，制絲車間協(xié)同信息部門開展了“基于GBDT回歸模型的潤葉工序出口水分控制研究項目”。該項目結(jié)合來料水分、出口水分、回風(fēng)溫度等關(guān)鍵指標(biāo)的歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用自主學(xué)習(xí)功能和大數(shù)據(jù)、云
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，全面推進(jìn)定制化生產(chǎn)。實(shí)現(xiàn)動態(tài)化布局。建立健全各層級、多維度、模型化煙葉動態(tài)布局指標(biāo)評價模型，以煙葉計劃、生產(chǎn)扶持、基礎(chǔ)設(shè)施投入為政策引導(dǎo)，推進(jìn)區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)的資源適度
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的實(shí)際需求，進(jìn)一步推進(jìn)全國烤煙氣象觀測站網(wǎng)建設(shè)，加快推進(jìn)衛(wèi)星遙感、煙葉生產(chǎn)模型、煙區(qū)防雹、智能網(wǎng)格化預(yù)報等技術(shù)在煙葉生長領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)烤煙氣象服務(wù)轉(zhuǎn)型升級
