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科技实弹丨酿酒企业原料收购如何实现“靶向”智能化升级
“用好粮酿好酒”，是酿酒企业亘古不变的优良传统与标准原则，原料入厂是品质保障的第一道“关卡”。 因此如何通过更具先进性的科技手段攻克上述顽疾，成为酿酒企业亟需达到的智能化目标，酒企原料收购不同于单一粮种，普遍存在“种类复杂、指标多样、个性化强”的特点，针对其业务特征，潜心铸造科技实弹，帮助酒企完成 采用进口激光雷达，识别能力覆盖所有车型；多种编码器、传感器、伺服动力，精准高速适应各种控制指令，运行定位精度20mm、8点扦样＜2分钟；特制钎头，多重感应保护，不堵粮、不伤车，具备反吹、自清洁功能，精准扦取车箱底部与四角 图片科技实弹2 多谷物自动在线检验采用一体化设计，全流程谷物种类智能判断，以自动化机械与多维度控制系统，按执行标准与扦样环节形成联动的数字化流程，参照国标以机器建立统一的检测标准，实现多谷物杂质、容重、 图片不仅为酿酒企业原料收购品质把关，还可以为企业将数字化管理延伸至上下游运输业务，按预置的规定实时监管车辆在途状态，信息流与实物流同步，形成完整供应链闭环。
44380编辑于 2022-11-09 - 来自专栏数据结构与算法
2、括弧匹配检验
2、括弧匹配检验(check.cpp) 【问题描述】 假设表达式中允许包含两种括号：圆括号和方括号，其嵌套的顺序随意，如（［ ］（））或［（［ ］［ ］）］等为正确的匹配，［（ ]）或（ 现在的问题是，要求检验一个给定表达式中的括弧是否正确匹配？ 输入一个只包含圆括号和方括号的字符串，判断字符串中的括号是否匹配，匹配就输出 “OK” ，不匹配就输出“Wrong”。 【输入样例】check.in ［（］） 【输出样例】check.out Wrong 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 #include<cstdio
1.3K70发布于 2018-04-12 - 来自专栏容器计算
【Tensorflow 2.x】检验MKL
Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下，所以原来检验的方法换掉了。 按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled conda install -c anaconda tensorflow-mkl 安装的过程，和最后检验 IsMklEnabled() 的结果如下。 ---------------------|----------------- _tflow_select-2.3.0 | mkl 2 0 2 KB anaconda termcolor-1.1.0 | py37_1 7 KB anaconda
1.6K40发布于 2020-08-06 - 来自专栏全栈程序员必看
2×3卡方检验prism_SPSS之卡方检验
图1 【期望全距】栏用于确定检验值的取值范围，在此范围之外的取值将不进入分析。 【期望值】栏用于指定母体的各分类构成比，即期望频率npi的值。 2. 在主对话框中，单击【选项】按钮，打开图2所示的【卡方检验：选项】对话框。 图2 在该对话框中可以定义所输出的统计量和缺失值的处理方式。 (2) 对数据进行加权，从菜单栏选择【数据】→【加权个案】命令，打开【加权个案】对话框。在该对话框中，以frequency为加权变量，选择对其数据进行加权。 结果解读 表1 描述性统计量表 表2 期望频率和观测频率表 表2显示出各个分组的观测频率和期望频率以及两者之间的差值，从表中可以看出，期望频率为80.5，Residual代表的是残差，最大残差为10.5 表3 卡方检验表 表3中x2=4.627，渐进方法的概率p值为0.866，远大于显著性水平0.05，因此可以接受原假设，证明该20面体是均匀的。
3.8K00编辑于 2022-08-29 - 来自专栏Alter聊科技
在劲牌工厂，探寻一瓶草本酒的科技之旅
早在殷商时期，人们就以酒曲、黑粟米、郁金草、小米为原料酿酒，被认为是最早的露酒雏形；到了汉代，出现了椒酒、桂酒、柏酒、菊花酒等不同“香型”的露酒；蒸馏酒在元代普及后，以滋补药材入酒渐成风潮。 第二道是“原料关”：道地药材。 如果不能保障源头药材的品质，不能保证草本成分的含量和可控性，所谓的“草本科技”将无从谈起。 酿酒可以说是非常讲究科技的一门工艺，但经历了2000多年的演变，酿酒依然在讲“一水二火三功夫”，靠老师傅的经验进行传承。即使经验再足的师傅，也教不出一模一样的徒弟，标准化生产必须摆脱“经验主义”。 时间回到1998年，随着中国劲酒销量的不断增长，清香型原酒的需求量越来越大，劲牌开始重新寻找水源扩建酿酒基地。 劲牌的研究人员用了四年时间，对44个糯高粱品种进行了对比研究，精选出皮薄、颗粒大小适中、饱满圆润“两糯一号”作为清香型原酒的酿造原料。
34000编辑于 2025-06-19 跟随腾讯云TVP走进泸州老窖的探香寻智之旅
2. 中国的白酒工业在泸州老窖从酿造到包装已经实现全自动化生产。 一个生态酿酒生态园即可年产10万吨白酒。 3. 还在坚持明、清老窖的人工酿酒手工作业工艺。人工作业的经验参数定期调整自动化酿酒生产线。 数智化和智算中心稳步推进，做到园区构建和生产的数字孪生，营销、供应链、酿酒、管理各领域的智能场景应用不断深化。 当452年历史的窖池和701年的手工酿酒技艺，跟全自动化的酿酒生产和包装流水线作业共存，又跟数字化和现代AI相结合时，不由得让人产生出了穿越的错觉。 原料是数据，工艺是数据，参数是数据，物流和营销也还是数据。所以产业的现代化智能化一定是要将企业实实在在的数据充分用起来，才能打造其在行业中独特的品牌和价值主张。
33400编辑于 2025-05-30破壁者联盟 PROFIBUS与EtherNet/IP在酒窖握手！
在酿酒工艺对温度、流量控制精度要求极高的场景下，不同通信协议设备的协同成为提升酿造品质的关键。 西门子PLC作为酿酒控制系统的“大脑”，依托PROFIBUS DP协议构建起可靠的主从站网络，精准控制发酵温度、原料配比等核心工艺参数。 在酿酒厂的实际应用中，该技术优势显著。 此外，标准化的数据接口为后续对接酿酒工艺管理系统（如MES）提供了便利。 这一技术不仅提升了生产效率与产品品质，更为酿酒行业的智能化升级提供了创新路径，助力传统酿造工艺焕发新活力。
21410编辑于 2025-06-25- 来自专栏全栈程序员必看
spssχ2检验_一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解
此时，再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。 为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢? 其实这两种方法各有侧重： 1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别; 2、Kappa检验会利用列联表的全部数据，而配对χ2检验只利用“不一致“数据 ，如表1中b和c; 3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小，而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。 ，输出行和列占比→Continue→OK 四、结果解读 表1 统计描述 表2 配对χ2检验 表3 Kappa一致性检验 表2中SPSS给出了McNemer检验的结果， P=0.022<0.05， PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验，SPSS的具体操作方法同McNemar检验。
3.2K40编辑于 2022-08-30 - 来自专栏Vincent-yuan
java之struts2之数据检验
1.使用struts2时，有时候需要对数据进行相关的验证。如果对数据的要求比较严格，或对安全性要求比较高时，前端 js 验证还不够， 需要在后端再进行一次验证，保证数据的安全性。 2.struts2提供了两种机制来进行后端的数据验证。 编程方式 验证框架 3.通过编程方式来进行数据检验需要继承ActionSupport类。 action 处理类中的数据校验有3个步骤： 在处理类中重写validate方法，并将验证规则写在这个方法中 在action的配置中，加上结果为input的配置 在jsp页面中，需要使用struts2的 在struts2中通过validate方法来验证数据会有这样的问题：即，当一个Action中处理方法比较多时，所有的验证方法都放入validate中将会不合适。 这种方式不是很好，所以struts2除了编程验证外还提供了一种验证框架来进行数据校验。 7.
67020发布于 2019-09-11 - 来自专栏数说工作室
2. 两独立样本非参数检验 | 非参数检验汇总
单样本非参数检验 | 非参数检验汇总）中已经说过，相比参数检验，非参数检验不需要管那么多假设，想象这样的场景： 我想检验某组数据是否符合某个分布，两组数据的分布是否有差异（废话我当然不知道他们的总体分布 在第一文中，介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特征，本文介绍两独立样本的非参数检验——检验两组数据的特征是否一致。 方法包括：曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。 2. 两独立样本的非参数检验 （1）曼-惠特尼U检验 两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。 （2）K-S检验 K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。 （3）游程检验 单样本游程检验是用来检验变量值的出现是否随机，而两独立变量的游程检验则是用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。
2.2K90发布于 2018-04-08 - 来自专栏镁客网
由一台“液体面包”机引发的革命
它含有大麦、醇类、酒花成分和多酚物质，这可以增进胃液分泌，提高其消化吸收能力；含有大量有机酸，具有清新、提神作用；含有大量的维生素B2，对保护视力有重要作用；黑啤可使动脉硬化和白内障发病率降低50%，并对心脏病有拮抗作用 有了它，你可实现在家坐着边看电视边酿酒的美好愿景。该啤酒机还配备自己的App，用户可实时查看和操控酿酒过程。重点是操作实在太方便，放入原料包，选好配方即可一键酿酒。 那么，用户在哪儿折腾啤酒的原料呢？去淘宝找正品？找的都快瞎了还存在被蒙的可能。神奇的爱咕噜和国内外的农商合作，直接为配方提供相应的原料包。
61630发布于 2018-05-25 - 来自专栏全栈程序员必看
卡方检验x2什么意思_卡方检验和方差分析
x2检验（chi-square test）或称卡方检验 x2检验（chi-square test）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法。 这里可通过x2检验来区别其差异有无统计学意义，检验的基本公式为： 式中A为实际数，以上四格表的四个数据就是实际数。 检验步骤： 1.建立检验假设： H0：π1=π2 H1：π1≠π2 α=0.05 2.计算理论数（TRC），计算公式为： TRC=nR.nc/n 公式（20.13 四、行×列表的卡方检验（x2test for R×C table） 适用于两个组以上的率或百分比差别的显著性检验。 4列组成，称2×4表，可用公式（20.17）检验。
6.8K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
2. 0.338725162137021 -5.18288854902555 先对数据进行清洗，去掉引号，然后提取家系和个体ID sed 's/"//g' fail-het-qc.txt |awk '{print $2} ' > het_fail_ind.txt sed 's/"//g' fail-het-qc.txt |awk '{print $1,$2}' > het_fail_ind.txt 使用remove去掉这两个个体
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」 ，一个群体是否符合这种状况，即达到了遗传平衡，也就是一对等位基因的3种基因型的比例分布符合公式：p2+2pq+q2=1,p+q=1,(p+q)2=1.基因型MM的频率为p2,NN的频率为q2,MN的频率为 应用Hardy-Weinberg遗传平衡吻合度检验方法，把计算得到的基因频率代入，计算基因型平衡频率，再乘以总人数，求得预期值（e）。把观察数（O）与预期值（e）作比较，进行χ2检验。 MAF直接是对基因频率进行筛选，而哈温平衡检验，则是根据基因型推断出理想的（AA，AT，TT）的分布，然后和实际观察的进行适合性检验，然后得到P值，根据P值进行筛选。 major 位点 GENO 基因型分布：A1A1, A1A2, A2A2 O(HET) 观测杂合度频率 E(HET) 期望杂合度频率 P 哈温平衡的卡方检验P-value值 结果预览： ?
5.6K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏哆哆Excel
Thinkphp6学习（2）验证码的实现与检验
Thinkphp6学习（2）验证码的实现与检 一.安装think-captcha扩展包 首先使用Composer安装think-captcha扩展包： composer require topthink 接下来要点击提交到后台进行检验啦 1.前台：加上提交的地址与方法 <form class="layui-form" action="{:url('capchick')}" method="post" > 2.后台进行检测代码 六、效果： （1） （2） 下面是所有的代码 最后是所有的代码 控制器的php代码 <?
2.2K20编辑于 2022-10-25 - 来自专栏拓端tecdat
R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告|附代码数据
由于来自邻近酿酒厂的威士忌使用类似的蒸馏技术和资源，他们的威士忌也有相似之处。 为了验证这一假设，我们将测试来自不同地区的酿酒厂之间威士忌特征的平均表达是否不同。 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 检验统计量在 酿酒厂的地理位置 由于区域对威士忌起着重要作用，我们将通过绘制其纬度和经度来探索数据集中的酿酒厂所在的位置。 17 2 2 0 19 ## 2 2 0 8 2 1 3 22 / Speyside 群集2： 均衡的威士忌，主要来自斯佩塞德和高地 群集3： 烟熏威士忌，主要来自艾莱岛 可视化有两个有趣的观察结果： Oban和Clynelish是唯一一个类似于艾莱岛酿酒厂口味的高地酿酒厂
96000编辑于 2023-02-01 - 来自专栏日常撸知识
python scipy.stats计算双独立样本假设检验(2 sample independent test)
#_*_coding:utf-8_*_ #本节内容学习用python统计包scipy自动计算双独立假设检验： ''' 双独立（independent）样本检验（ttest_ind）''' import ) print('B版本样本标准差=',b_std) #零假设：A版本和B版本没有差别，也就是A版平均值=B版本平均值 #备选假设：A版本和B版本有差别，也就是A版本平均值不等于B版本平均值 #因为有2组样本 所以我们使用另一个统计包（statsmodels） ''' ''' ttest_ind:独立检验双样本t检验，usevar='unequal'两个总体方差不一样 返回的第1个值t是假设检验计算出的t值， 第2个p_two是双尾检验的p值 第3个DF是独立双样本的自由度'''import statsmodels.stats.weightstats as stt,p_two,df=st.ttest_ind print('t=',t,'p_twotail=',p_two,'df=',df) #判断标准（显著水平）使用alpha=0.05 alpha=0.05 #做出结论 if (p_two<alpha/2)
2.7K20发布于 2020-08-13 - 来自专栏IT创事记
五粮液控盘分利的秘密
如今，这个年逾600岁的临街酿酒作坊每天都大门洞开。路过的行人只要扭头，随时可以看见五粮液原浆从传统酿酒设备中汩汩流出的景象。 长发升位于宜宾市，图片中的工人正在用发酵的五种粮食酿造白酒。 如今，这里除酿酒外，更重要的一个责任是传播五粮液酒文化。 和在长发升可以看到的一样，在所有五粮液的厂区，五种粮食、水源、微生物，甚至气候等生产原料，以及严苛的酿酒流程都早已不再是商业秘密。 但这并不意味着五粮液没有秘密。
64820编辑于 2022-06-28 - 来自专栏新智元
【Science 封面】世界首个人工再造真核生命体问世，三分之二中国造
天津大学化工学院教授元英进是最早参与该计划的中国科学家，此次在《科学》期刊上以通讯作者身份发表了 2 篇论文。 并开发了高效的染色体缺陷靶点定位技术和染色体点突变修复技术；戴俊彪研究员带领清华大学团队完成了当前已合成染色体中最长的12号染色体（synXII）的全合成；深圳华大基因研究院团队联合英国爱丁堡大学团队完成了2号染色体 深圳华大基因研究院与英国爱丁堡大学共同完成2号染色体的从头设计与全合成（长770 Kb），合成酵母菌株展现出与野生型高度相似的生命活性。 将一段组装的物理序列与一段特殊设计的序列完美配对对于基因组合成中设计原则的检验至关重要。 我们纠正了一系列的错误，包括具有复杂扩增的大区域，映射到FIP1中重编码序列的生长缺陷和影响ATP2的启动子功能的loxPsym位点。
1.3K80发布于 2018-03-27 - 来自专栏DrugOne
Nat. Commun.｜基于重要性预测和化学基因组相互作用识别抗真菌靶点
在该项研究之前，GRACE已收集2357株菌株，包含2327个基因，并对酿酒酵母或裂殖酵母中必需基因同源性进行了富集。 通过体外筛选，鉴定出GRACE中634株在靶基因抑制后有严重或完全生长缺陷的菌株，并将酿酒酵母必需性的预测值限制在52.4%。 图2用GRACEv2集合测试预测模型的准确性 作者利用共表达聚类分析来确定是否有任何生物进程在白色念珠菌基因组的必需基因中富集，然后基于共表达对白色念珠菌基因进行聚类（图2c），并使用每个聚类中基因的GO 术语富集来指定假定的功能，接着用超几何检验测试每个聚类的必需基因的富集，发现四个聚类在0.05显著水平上富集。 Krp1在动粒过程中发挥作用 作者使用念珠菌基因组数据库鉴定没有被预测为酿酒酵母同源性的基因，在149个真菌特异性必需基因中，发现了4个缺乏酿酒酵母同源基因：C1_01070C、C1_09670C、C6
75730编辑于 2021-12-24
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