テクノロジー

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11月 29, 2021

Envision VM(パート3)、アトムとデータストレージ

実行中、サンクは入力データを読み取り、出力データを書き込みます。これらのデータはしばしば大量に存在します。このデータが作成された瞬間から使用されるまで(一部は複数のマシンに分散されたNVMeドライブに保存されます)、RAMよりも遅いチャネル(ネットワークおよび永続ストレージ)を介して送信されるデータ量を最小限にする方法について説明します。

11月 22, 2021

Envision VM(パート2)、サンクと実行モデル

ほとんどの他の並列実行システムと同様に、Envisionは有向非巡回グラフ(DAG)を生成します。各ノードは実行する必要がある操作を表し、各エッジは下流のノードが上流のノードの出力を実行するために必要とするデータの依存関係を表します。

11月 15, 2021

Envision VM(パート1)、環境と一般的なアーキテクチャ

サプライチェーン最適化パイプラインは、さまざまなデータ処理ニーズをカバーします:データの取り込みと拡張、特徴抽出、確率的予測、制約条件下での最適な意思決定、データのエクスポート、分析、およびダッシュボードの作成。

5月 7, 2021

なぜ REST ではなく FTP を選んだのか

ほとんどのウェブアプリは REST スタイルのウェブ API を採用していますが、Lokad は FTPS と SFTP を採用しています。これは驚くかもしれませんが、この選択は意図的なものです。なぜ Lokad はこのルートを選んだのでしょうか?

10月 6, 2020

予測サプライチェーンの成功要因

サプライチェーン技術の迷宮を進むことは依然として課題です。成功を保証するためには何が役立つのでしょうか?

7月 2, 2020

M5予測コンテストで909チーム中6位にランクイン

Lokadは、909チームの中でM5予測コンテストで6位にランクインしました。これは素晴らしい偉業です。

2月 4, 2020

Quantitative SCM vs Classic APS

クラシックAPS(先進的な計画とスケジューリング)システムとLokadによる定量的なサプライチェーンのモジュールごとの比較。

1月 16, 2020

Pythonではない理由

Lokadのドメイン固有言語(DSL)であるEnvisionは、Pythonではコスト効果の高い解決策を提供することができない課題に対処するために設計されました。

4月 3, 2019

異なる可能性のあるプログラミングにおける整数と不確実性

異なる可能性のあるプログラミングの観点から、2つの課題がどのように対処されるかについての技術的な洞察。

3月 27, 2019

AIとしての差分可能プログラミング

これまでほとんど解決不可能とされていた一連のサプライチェーンシナリオを解き放つための道筋。

2月 5, 2019

サプライチェーン経済学のための代数学

確率的予測に活用できるzedfuncs代数学について

1月 11, 2019

カラム形式のランダムフォレスト

ランダムフォレストは最新の機械学習手法ではありませんが、まだ利点があります。