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”，高擎执法“利剑”，有效遏制互联网涉烟违法活动蔓延态势。一方面，打造“智慧中枢”，深度应用大数据分析技术，对海量数据进行实时筛选与
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;高精度视觉识别系统以微米级精度筛除瑕疵烟叶，犹如为生产线装上“智慧之眼”；醇化库内，智能传感网络实时捕捉温湿度变化，通过深度学习模型动态调整参数
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近日，国家工业和信息化部信息技术发展司组织开展了2024年实体经济和数字经济深度融合典型案例征集工作。本次案例评选工作面向全国各行各业，围绕数字化转型通用工具产品、工业
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，进行多功能料箱搬运机器人、拣选机械手和备件图形扫描设备等核心设备选型，完成备件的货架出入库、备件拣选、备件图像识别等自动化作业。通过应用图形识别技术、深度学习算法等智能场景
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选型，完成备件的货架出入库、备件拣选、备件图像识别等自动化作业。通过应用图形识别技术、深度学习算法等智能场景识别技术，进行图像建模分析，实现移动端备件图像识别领用
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率。尹正立先生的分享，让人们认识到，深度运营消费者、提供真正价值的服务是新零售成功的关键。这种以顾客为中心的运营模式，不仅提升了顾客满意度和忠诚度
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。根据烟田地形和土层状况,该市局(分公司)合理制定了春耕旋地作业标准,要求土层深厚、土壤保肥保水能力强的地块耕作深度达到30cm以上,土层较薄的山岭地块耕作深度也要在20cm以上。像张夕礼所言,这些
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行动计划持续推动数字技术和烟草产业深度融合，不断做强做优做大行业数字经济，为推动行业高质量发展和现代化建设提供有力支撑。没有信息化就没有现代化。随着新一代信息技术加速创新
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的工作思路，建立设备关键质量部位、漏油点位的周期检查机制，制作图文并茂、直观易懂的检查手册，形成每班点检、每周关键点位检查、轮保周期深度检查的三级预防检查机制
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整洁状态稳定。实行日保、夜保、周保、深度保养的四级保养，以细化标准、强化执行、优化监管的思路开展精细化保养；建立设备关键部位及漏油点位的周期检查机制，形成每班
