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零售分类空间优化云服务 - ...
动态管理和评估在特定商店或商店组中添加和/或移除固定装置空间的影响。Oracle 零售品类和空间优化云服务使零售商能够通过在优化运行期间调整固定装置长度来进行“假设”分析，以直观地查看、比较和验证结果。当团队计划和执行商店项目以重新分配空间到规划图以实现最大利润时，这种科学洞察力非常有效。在批准优化结果以供下游执行之前，零售商能够查看货架预览；评估与当前或历史规划图的差异，并确认推荐结果是否符合预期。可以实时更新相应的货架预览，并实时更新预测结果。
ASRS 的演变：技术如何发展以解决履行问题
注释：1 整个过程中的典型零售批次拣选 2 示例显示，在 3 个班次中，大约有 50% 的生产线包含 50% 的总 SKU 3 考虑系统在处理单个和箱子时的效率 4 考虑货箱存储密度以及下游包装和分类空间
ccdpm：逆设计的连续条件扩散概率模型
工程设计方法旨在生成满足所需性能要求的新设计。过去的工作已直接将有条件的生成对抗网（CGAN）引入了这一领域，并在单点设计问题中获得了有希望的结果（一个在一个工作条件下的性能要求）。但是，这些方法假设性能要求分布在分类空间中，这在这些scenarios中是不合理的。尽管连续有条件的gan（CCGANS）引入了阴性风险最小化（VRM），以减少该假设造成的绩效损失，但它们仍然面临以下挑战：1）CCGANS无法处理多点设计问题（在多个工作条件下的多个绩效要求）。2）由于阴道损失的高计算复合物，他们的训练过程是耗时的。为了解决这些问题，提出了一个连续的条件扩散概率模型（CCDPM），第一次将扩散模型引入工程设计区域，将VRM引入扩散模型。ccdpm采用一种称为多点设计抽样的新型抽样方法来处理多点设计概率。此外，在CCDPM的训练过程中，使用K-D树来缩短替代损失的计算时间，并将训练过程加快了2-300次。关于合成问题和三个实现世界设计问题的实验表明，CCDPM的表现优于最先进的GAN模型。