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使用Oracle自主数据仓库适配器与Oracle Integration Generation 2
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
与机器人和人类同事的仓库物流的可扩展多代理增强学习
摘要 - 我们考虑了一个仓库，其中数十个移动机器人和人类采摘者共同努力收集和运送仓库中的物品。我们解决的基本问题（称为采摘订单问题）是这些工人代理必须如何协调其在仓库中的动作和行动，以最大程度地提高此任务的性能。使用启发式方法建立的行业方法需要大量的工程工作，以优化天生的仓库配置。相比之下，可以灵活地应用多代理增强学习（MARL）大小，布局，工人的数量/类型，项目补充频率）和不同类型的采摘订单范式（例如，商品对人和人的物品），因为代理商可以学习如何通过经验来最佳合作。我们开发了层次的MARL算法，在该算法中，经理代理商将目标分配给工人，经理和工人的政策是为了最大程度地提高全球目标（例如，选择率）。我们的层次结构算法在基线MARL算法上取得了显着提高，并且在多种仓库配置和不同的订单挑选范式中，多个已建立的行业启发式方法的总体选择率和整体选择率在多个已建立的行业启发式方面实现了显着提高。
Alinta Energy 凭借基于云的数据仓库和人工智能注入分析技术不断前进
我们从根本上看到了以下能力：第一，捕获大量历史数据，并将其用于机器学习和 AI。第二，拥有一个基于云的平台，可以获取内部和外部数据，从天气和能源市场到内部交易，这样我们不仅可以拥有完整的数据历史，还可以快速应用实时数据，以便模型可以运行。第三部分是在我们的处理中拥有可扩展性，以便我们可以实时运行模型，推动实时决策，而不仅仅是进行历史或趋势分析。” Brad Walker，Alinta Energy 数据和分析总经理
您知道阿姆斯特丹最古老的仓库是500年的历史吗？
在我们的业务领域中，拥有正确的供应链和物流合作伙伴至关重要。我很高兴地说，通过扫描全球物流，我们找到了我们目标的一切。他们不仅按时，目标和价格点，还设法协助重要的客户支持问题。我们可以在所有业务方面推荐扫描全球物流。
Highfield 2端 - ST0259供应链仓库操作员的端点评估
该职业的广泛目的是安全地处理货物进出存储设施。这将涉及从卡车，火车，船只或飞机上卸载商品，对产品的识别和检查，然后将其放在存储位置。操作人员将从存储地点挑选产品以满足客户订单。某些产品可能需要在组装之前重新包装进行发货。所有订单将被检查并加载到分配的交通运输形式中。仓库操作员通常会在大型建筑物中工作，并且经常具有换档工作模式以提供24小时的操作。驾驶执照并不是绝对必要的，但对于进入位于外地工业庄园的分销中心可能是可取的，在这些工业庄园中，公共交通可能无法用于班次的开始和完成时间。在日常工作中，此职业的一名员工与团队负责人和仓库主管，股票控制管理人员，即将到来的交货司机，外交送货驱动程序，客户制作收款，数据管理助理，销售和营销代表，计划者以及项目经理，买家和采购经理。仓库操作员将由团队负责人，仓库主管或轮班经理进行监督。
临床数据仓库的大脑T1加权磁共振图像的自动质量控制
图1：来自临床数据仓库和Correponding标签的T1W脑图像的示例。a1：质量高的图像（第1层），没有gadolinium； A2：质量高（第1层），带有Gadolinium； B1：中等质量（第2层），没有Gadolinium（噪声1级）； B2：中等质量（第2层），带有Gadolinium（对比1级）； C1：不良质量（第3层），没有gadolinium（对比2级，运动2级）； C2：不良质量（第3层），gadolinium（对比2级，运动级1级）； D1：笔直排斥（分段）； D2：直接拒绝（裁剪）。
评估基于MRI的机器学习方法用于临床数据仓库中痴呆症的计算机辅助诊断
索邦大学，脑研究所 - 帕里斯 - 巴黎脑研究所 - ICM，CNRS，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，piti´e-salpical医院，巴黎，75013，法国B ap-ap-HP，巴黎，巴黎，巴黎，75012，75012，法国C IM2A，法国C IM2A，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP，PITI，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP， 75013，法国D AP-HP，Piti´e Salpild，神经辐射学系，巴黎，75013，法国E Sorbonne University，Brain Institute-Paris-Paris-Paris-Paris Institute-ICM，CNR，CNR，CNRS Inria，Inserm，Inserm，ap-hp，ap-hp，piti´e-salpˆere，dmu dimu dimu dimumu diament paris，75013
自动存储和检索系统：城市仓库可持续发展的有吸引力的解决方案
摘要：近年来，人们对可持续发展的认识越来越多。供应链参与者已经越来越意识到这种情况，尤其是因为该领域的监管，社会和社会压力变得越来越多。这种情况并非对公司实践和经济没有任何影响。结果，城市仓库模型正在出现，因为城市物流环境中研究的解决方案之一。本文介绍了该模型的特征，约束和挑战，以定义这个新的物流设施。其次，通过案例研究对自动化存储和检索系统（AS/RS）（AS/RS）进行了研究，以确定它们有可能应对城市仓库挑战的潜力。通过在有限的空间中密集库存来优化可用表面的能力尤其表明。
使用OMOP CDM和OHDSI工具扩展OUH临床数据仓库数据输送基础架构
方法的CDW数据报告，以扩展为止，CDW的数据报告基础架构是用oracle技术来用于ETL和构建和构建并介绍报告和分析的。CDW当前包含来自几个临床系统的数据，这些数据通过报告和仪表板向临床医生呈现。通过三个工作流提供了用于构建报告基础架构的ETL工具和技能，用于交付Digione项目：（1）采购CDW中尚未存在的变量，（2）将CDW的变量从CDW转换为OMOP，以及（3）（3）（3）对基础结构进行效应以实现联邦研究的研究3。数据输送基础架构为了将患者数据传递给临床医生，数据报告基础架构使用的ETL和报告工具已被重新用于实施数据传递基础架构。基础架构允许CDW独立的研究支持团队代表质量和研究注册表所有者向CDW签订数据订单。研究支持是数据接收者，有责任将数据派遣到特定的注册表中。
收集AI利用新的Modalai®starling 2 Logis无人机，以获得更大的仓库和库存数据能力
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机，用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得，将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案，以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行，而无需GPS，WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片，读取和解释远远超出了条形码，包括批号，文本，有效期，案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统（WMS）数据进行比较，以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流（3PL），零售分销，制造以及食品和饮料，但它