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;根據(jù)糯甜香模塊的設(shè)計要求，形成目標(biāo)向量；將綜合向量組、目標(biāo)向量以及約束條件帶入優(yōu)化算法模型中，計算預(yù)設(shè)糯甜香強(qiáng)度下的全局最優(yōu)配方組成；利用全局最優(yōu)
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，利用預(yù)測模型得出最佳控制策略，并自動調(diào)整控制參數(shù)，操作工只需設(shè)置出口水分目標(biāo)值并進(jìn)行授權(quán)操作，系統(tǒng)即可穩(wěn)定運(yùn)行，無需人工頻繁干預(yù)
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成果315個，構(gòu)建模型60個，搭建可度量指標(biāo)426個，落地場景149個，產(chǎn)生業(yè)務(wù)成果49項，書寫了煙葉生產(chǎn)“上云、用數(shù)、賦能”新篇章
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計算霧化得分，評價霧化效果，并以此為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，構(gòu)建故障監(jiān)測預(yù)警模型，在線監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行情況，快速定位異常工況部位，及時發(fā)出
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終端的使用指導(dǎo)，讓客戶學(xué)會借助云POS終端算好經(jīng)營賬、盈利賬。三是打好“數(shù)據(jù)分析牌”，制定精準(zhǔn)服務(wù)舉措。結(jié)合市場信息采集收集到的客戶信息巧妙應(yīng)用數(shù)字化技巧建立客戶經(jīng)營模型
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轉(zhuǎn)速、切絲質(zhì)量等相關(guān)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行驗證，通過模型計算，輸出該工序合理的工藝裝備配置策略，為工藝設(shè)備技術(shù)參數(shù)的設(shè)定提供數(shù)據(jù)支撐。技術(shù)中心表示，下一步將
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解離后的分子光譜信息，采用該方法無需建立繁雜的光譜模型即可直接高效獲得多種煙葉的關(guān)鍵成分特征峰強(qiáng)度，通過對其進(jìn)行煙葉感官評價，確定煙葉的香型及吸味、煙氣特性
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運(yùn)動控制系統(tǒng)模型復(fù)雜、實際工況惡劣、可靠性不高等問題，通過建立智能復(fù)合控制機(jī)制，以實現(xiàn)各軸結(jié)構(gòu)、傳動等特性差異條件下的多軸聯(lián)動高性能控制。為順利完成項目研發(fā)，
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的X射線圖片及色度儀數(shù)據(jù)分別進(jìn)行對比學(xué)習(xí)，構(gòu)建識別模型，X射線檢測儀及色度儀分別將通過的待檢測煙片的數(shù)據(jù)傳遞給控制器，控制器結(jié)合待檢測煙片的流量參數(shù)判斷
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數(shù)據(jù)庫功能，定期進(jìn)行模型修正，有效解決新品上市、包裝改變等不識別問題。下一步，仁和區(qū)煙草專賣局（分公司）將在用戶界面、識別準(zhǔn)確率
