Обзор Aera Technology, поставщика программного обеспечения для принятия решений

От Léon Levinas-Ménard
Последнее обновление: Сентябрь, 2025

Вернуться к Анализ рынка

Aera Technology (ранее FusionOps) — поставщик корпоративного программного обеспечения из Маунтин-Вью, специализирующийся на «интеллекте принятия решений» для крупных предприятий. Его облачный продукт, Aera Decision Cloud, подключается к операционным системам, гармонизирует данные в рамках Decision Data Model, выполняет аналитику и машинное обучение внутри Aera Cortex и предоставляет пакетированные Skills, которые обеспечивают ранжированные рекомендации, исполняют утвержденные действия с возвратом в исходные системы и регистрируют результаты для непрерывного обучения. Платформа дополнена Workspaces для моделирования сценариев, а также Control Room и Decision Board для мониторинга цепочек принятия решений от начала до конца, с разговорным интерфейсом Aera Chat, встроенным в стек. Сигналы, полученные из публичных материалов, патентов и вакансий, указывают на современную облачную архитектуру с оркестрацией контейнеров (Kubernetes/AKS), ориентированную на Python обработку данных и МЛ, GitOps/IaC и инструменты наблюдения; развертывания позиционируются как SaaS в публичном облаке, с коннекторами и механизмами «записи обратно» в ERP/APS. Aera провела ребрендинг с FusionOps около 2017 года и привлекла более $150M в ходе раундов финансирования (финансирование 2017 года под руководством NEA; раунд Series C 2019 года под руководством DFJ Growth). Компания продвигает агентский ИИ для составления и управления потоками принятия решений и утверждает, что первые выгоды достигаются за несколько недель для начальных кейсов, особенно в областях, смежных с цепочками поставок (планирование, логистика, управление заказами, торговые акции).

Обзор Aera Technology

Что предлагает продукт (точный охват). Aera Decision Cloud — это многофункциональная SaaS-платформа, которая:

  • Собирает и гармонизирует данные из внутренних/сторонних систем с помощью Data Crawlers, реализуя поставщиком определённую Decision Data Model (DDM), оптимизированную для логики принятия решений, а не для сырых OLTP-схем.123
  • Вычисляет инсайты в Aera Cortex (описан как уровень «комбинированного ИИ» с прогнозами, симуляциями, моделями оптимизации) и объединяет логику в повторно используемые, ориентированные на конкретную область Skills (каждый навык включает подготовку данных, МЛ/аналитику, правила/процессы принятия решений и логику выполнения для записи обратно в исходные системы).45
  • Взаимодействует с пользователями и автоматизирует действия через интерфейсы Decision Engagement, Decision Board (отслеживание потока и результатов), Aera Inbox (утверждение/переопределение с отслеживанием происхождения и предполагаемым воздействием) и Aera Chat (разговорный доступ к контекстно осведомленным ответам и действиям).678
  • Осуществляет принятие решений с помощью Control Room (оркестрация, отслеживание, обзор SLA/пропускной способности) и Workspaces (моделирование «что если»; стратегические сценарии).910
  • Расширяет доступ разработчиков через Notebook (Jupyter/R) и, недавно, «agentic AI», позволяющий пользователям составлять логику навыков и конвейеры данных с помощью запросов на естественном языке и опциональных встроенных SQL/Python фрагментов.1112

Доказательства записи обратно и замкнутого цикла. Несколько ресурсов поставщика подчёркивают запись обратно в системы учёта, что поднимает продукт от аналитики до исполнения решений с фиксацией результатов пользователей/автоматизации для непрерывного обучения.781314

Граф и интроспекция. Релиз 2022 года представил Graph Explorer и коэффициенты доверия для отслеживания происхождения решений и неопределенности, соответствующие внутреннему представлению, похожему на граф знаний, поверх DDM.15

Где используется. Объявления демонстрируют предложение AWS Marketplace и рекомендации по развертыванию за «дни или недели»; вакансии также упоминают AKS (Azure Kubernetes Service), GitOps/IaC и стеки для наблюдения (Argo CD, Crossplane, Terraform, Prometheus/Grafana, Azure Monitor, OpenTelemetry), что подразумевает мультиоблачные возможности с высоким присутствием Azure/Kubernetes для выполнения.16133

Кто утверждает, что это работает. Публикации сторонних СМИ описывали ранние внедрения (например, Merck KGaA), и Aera часто упоминается в заметках и мероприятиях Gartner/IDC по интеллектуальным решениям; ресурсы с экспертными отзывами включают «Aera Decision Cloud» в число платформ для интеллектуальных решений.1718191310

История, финансирование и вехи

  • Происхождение и ребрендинг. Aera имеет корни в FusionOps, компании, занимающейся аналитикой цепочек поставок; в 2017 году FusionOps провела ребрендинг в Aera Technology в связи с привлечением финансирования в размере $50M и позицией «Самоуправляемого предприятия».2021
  • Финансирование. Раунд Series C на $80M (июнь 2019) под руководством DFJ Growth довёл общий объём средств до ~$170M; участвовали NEA и Georgian.22
  • Хронология создания продукта (выбранные ключевые моменты). – Линия «Decision Cloud» получила название и упаковку; раннее позиционирование как «Cognitive Operating System».710 – Notebook (Jupyter/R) для доступа к науке о данных был анонсирован (2022).11 – Graph Explorer и оценка коэффициентов доверия (2022).15 – Обновления Agentic AI, Workspaces, Control Room (ноябрь 2024), расширяющие возможности без/с малым количеством кода и оркестрации.14 – Продолжение выпуска Agentic AI (июнь 2025): построение навыков на естественном языке и помощь ИИ при вводе данных.12
  • Упоминания аналитиков. Назван представительным поставщиком в Gartner Market Guides (2023 цепочка поставок A&DI; 2024/2025 заметки по интеллектуальным решениям) и IDC MarketScape (Лидер, 2024).131949
  • Приобретения. Нет достоверных публичных данных о том, что Aera Technology проводила поглощения или была приобретена (не путать с Aera Energy, нефинансовым нефтяным СП, приобретённым в 2024–2025 годах). Структурированный анализ не выявил раскрытий по M&A для Aera Technology; агрегаторы третьих сторон, перечисляющие «приобретения», не содержат проверяемых данных.11671716

Основная интеллектуальная собственность. Патентная заявка Aera на «Cognitive Automation Platform» (US 2022/0067109 A1) описывает платформу, которая собирает события, вычисляет рекомендации и выполняет действия в корпоративных системах; последующие записи свидетельствуют о выданном патенте для родственного семейства.2324

Архитектура продукта, компоненты и механика

Сбор данных и моделирование. Aera использует Data Crawlers для извлечения/потоковой передачи данных из ERP/APS/CRM/внешних источников, нормализуя их в Decision Data Model (DDM), разработанную для вычисления решений и отслеживания их происхождения. Поставщик заявляет о возможности реального времени сбора и гармонизации данных в масштабе «миллиардов транзакций».123

Вычисления (Aera Cortex) и Skills. Внутри Cortex Aera запускает модели машинного обучения, комплексную аналитику и симуляции. Skills являются механизмом доставки: каждый навык включает (i) ETL для DDM, (ii) инженерную обработку признаков/аналитику/МЛ, (iii) логику/процессы принятия решений с ограничителями, и (iv) адаптеры для записи обратно. Навыки публикуют ранжированные рекомендации с прогнозируемым воздействием и могут автоматически исполняться согласно политике.4568

Операции и вовлечение.

  • Decision Board агрегирует открытые/закрытые рекомендации, их пропускную способность и достигнутые результаты (полезно для проверки полезности модели и выявления узких мест).6
  • Control Room осуществляет оркестрацию и мониторинг цепочек принятия решений от начала до конца (аналог операционной консоли для рабочих нагрузок по принятию решений).10
  • Workspaces поддерживают стратегические сценарии «что если» и моделирование сценариев (многофакторные решения, выходящие за рамки чисто транзакционных автоматизаций).9
  • Aera Chat предоставляет интерфейс на естественном языке, основанный на «Agentic AI», чтобы запрашивать контекст и инициировать потоки принятия решений.712

Доступ разработчиков и прозрачность. A Notebook (Jupyter/R) предоставляет доступ к данным и моделям для специалистов по данным; «Agentic AI» добавляет поддержку создания Skills с помощью LLM, включая необязательные SQL/Python фрагменты внутри рабочих процессов агентов.1112

Запись обратно и замкнутый цикл. Aera акцентирует внимание на своих механизмах записи обратно в исходные системы для исполнения решений («замкнутая автономия»), фиксируя утверждения/переопределения и результаты для непрерывного обучения и возможности аудита.781314

Сигналы технологического стека

Публичные объявления о вакансиях и списки партнеров показывают:

  • Время выполнения и оркестрация. Kubernetes (AKS), Argo CD (GitOps), Crossplane, Terraform; отказоустойчивость в нескольких регионах для работы в реальном времени; наблюдение с помощью Prometheus/Grafana, Azure Monitor, OpenTelemetry.45
  • Языки и фреймворки. Python для серверной части/МЛ; распределенные сервисы; современные популярные фреймворки (FastAPI/Flask и т.д.), упоминаемые в вакансиях.2526
  • Облако/маркетплейс. Предложение в AWS Marketplace; материалы поставщика упоминают развертывания за «дни или недели» и тесное партнерство с AWS для тест-драйва; объявления о вакансиях также акцентируют внимание на управляющих платформах Azure (смешанная позиция поставщика указывает на мультиоблачные навыки).1613
  • Интерфейс для науки о данных. Ноутбуки Jupyter/R (ресурс поставщика), а также встроенные в навыки SQL/Python в потоке «agentic AI».1112

Замечание. Aera не публикует детальные справочные документы (например, спецификации публичных API/SDK, каталоги схем или внутренности решателей). Большинство деталей реализации основано на маркетинговых страницах, мероприятиях, патентах и объявлениях о найме; поэтому мы рассматриваем выводы о стеке как сигналы, а не гарантии.

Методология развертывания / внедрения

  • Доставка SaaS с коннекторами, поддержкой поставщика при подключении («Test Drive» / «Запланировать демонстрацию»). Сообщения поставщика утверждают, что первоначальная ценность достигается за 2–4 недели для конкретного кейса, что подразумевает наличие готовых коннекторов и пакетированных навыков.273
  • Интеграция с замкнутым циклом. Исполнение передается в ERP/WMS/APS посредством коннекторов записи обратно; утверждения/переопределения фиксируются через Inbox/Board для обучения и аудита.86
  • Проверка клиентами. Статьи на уровне CIO (например, Merck KGaA) описывают инициативы по автоматизации принятия решений и цифровизации цепочек поставок с участием Aera; специализированные издания документировали позиционирование Aera как переход от обработки данных к действиям.1718
  • Контроль операций. Control Room и Decision Board предоставляют мониторинг пропускной способности, SLA и достигнутых результатов для подтверждения ROI помимо точности модели.106

Претензии в области ИИ/МЛ/оптимизации

  • «Agentic AI». Пресс-релизы и страницы продукта (конец 2024/2025) описывают агентов на базе LLM, которые (a) составляют логику навыков с помощью запросов на естественном языке, (b) предоставляют разговорные ответы с учетом контекста и (c) помогают с загрузкой данных (AI «Data Wizard»). Это утверждения, подтвержденные новостями поставщика, демо и блогами; публичных доказательств повторения сторонними организациями ограничено.14127
  • Слой моделирования. Aera Cortex представлен как «комбинированный ИИ» (прогнозы, симуляции, оптимизация). Интерфейс Notebook (Jupyter/R) подтверждает стандартные инструменты для науки о данных; однако не существует публичного технического описания внутренних решателей, настройки гиперпараметров или алгоритмов оптимизации (например, MILP против стохастических эвристик). Поэтому мы не можем подтвердить передовые характеристики оптимизаторов, кроме как на основе самих описаний поставщика.41115
  • Замкнутый цикл и обучение. Несколько ресурсов документируют запись обратно вместе с отслеживанием результатов (решения пользователя + автоматизация → логи воздействия). Это подтверждает управленческий цикл, хотя количественные выгоды обучения (например, рост по сравнению с базовым уровнем) не публикуются независимо.6813
  • Патенты как доказательство архитектуры. Патентная заявка 2022 года описывает шину, основанную на событиях, соединяющую сервисы сбора данных, рекомендаций и действий. Она подтверждает высокоуровневую схему, но не конкретные архитектуры МЛ.23

Вывод. Aera наглядно реализует операционную платформу для принятия решений с записью обратно и управлением, объединяя её в пакетированные навыки и взаимодействие на естественном языке, а также предоставляет ноутбуки для расширения возможностей в области науки о данных. Конкретные методы МЛ/оптимизации (выбор алгоритмов, глубина моделирования неопределенности) остаются непрозрачными в публичных документах; «agentic AI» рассматривается как шаблон проектирования (поддержка создания с помощью LLM + оркестрация), а не как доказательство новых решателей.

Aera Technology против Lokad

Подход к решениям в цепочках поставок.

  • Aera делает акцент на пакетированных навыках, работающих на основе поставщиком определённой Decision Data Model и интерфейсов на основе agentic NL. Она оркестрирует рекомендации → утверждения/автоматизация → запись обратно, с Control Room/Decision Board для управления от начала до конца. Поставщик позиционирует комбинированный ИИ и agentic AI для быстрого составления потоков принятия решений, а также Jupyter/R для настройки науки о данных.5210671112
  • Lokad предлагает программируемую платформу, основанную на Envision, предметно-ориентированном языке (DSL) для предиктивной оптимизации, которая вычисляет вероятностные распределения спроса/времени выполнения заказов и оптимизирует экономические цели (например, ожидаемую прибыль) посредством стохастической оптимизации (например, Stochastic Discrete Descent). Lokad публикует обширные технические документы, кейс-стадии (например, Air France Industries) и результаты публичных соревнований (M5).282930313233

Основы данных и моделирования.

  • Aera DDM: контролируемая поставщиком гармонизированная схема, питающая навыки; возможности графа знаний и коэффициенты доверия, отображаемые через Graph Explorer. Глубина моделирования неопределенности не описана в технических деталях публично.215
  • Lokad: основан на событиях, поддерживаемое Azure хранилище с адресацией контента; полное вероятностное моделирование является первостепенным (распределения спроса и времени выполнения заказов) с обширным техническим изложением и публичным DSL/справочником.2829

Оптимизация и автоматизация.

  • Aera: оптимизация встроена в Skills/Cortex; запись обратно исполняет решения; особенности алгоритмов (MILP против эвристик; обработка неопределенности) не раскрываются. Управление осуществляется через Control Room/Decision Board.1068
  • Lokad: явная стохастическая оптимизация (SDD) поверх вероятностных прогнозов; оптимизация направлена на финансовое воздействие и закодирована в скриптах Envision (открытая документация по языку/среде выполнения).322829

Интерфейс для разработчиков и прозрачность.

  • Aera: расширяемость для специалистов по данным через Notebook (Jupyter/R) и «agentic AI» с SQL/Python фрагментами; внутренняя реализация ключевых навыков предоставляется поставщиком.1112
  • Lokad: прозрачный (white-box) код через DSL; клиенты могут проверить/изменить точные формулы/ограничения, управляющие решениями; имеется обширный набор публичной документации и кейс-стади.2830

Позиция по развертыванию.

  • Aera: пакетированные навыки + коннекторы; время до получения выгоды 2–4 недели для конкретных кейсов; предложения в стиле маркетплейса; запись обратно является неотъемлемой частью.271613
  • Lokad: индивидуальные приложения, созданные на Envision с ежедневной пакетной оптимизацией на Azure; развертывания документируются как итеративные (месяцы), с опубликованными результатами AFI и проверкой M5.3031

Влияние на покупателей, ориентированных на цепочку поставок.

  • Выберите Aera, если вы хотите упакованные, кросс-функциональные потоки принятия решений с сильным управлением/вовлечением (Board/Control Room/Chat) и замкнутую реализацию между системами, соглашаясь на меньшую прозрачность внутренних механизмов оптимизатора.
  • Выберите Lokad, если вам нужна глубокая, учитывающая неопределенность оптимизация, которую можно программировать и проверять от начала до конца (вероятностные распределения + стохастические оптимизаторы), и вы готовы к модели, управляемой DSL, адаптированной под вашу экономику.

Журнал выяснения фактов (несоответствия и перекрёстная проверка)

  • Дата основания. Внешние агрегаторы расходятся (1999 против 2005 против 2017 как год основания); ребрендинг и финансирование 2017 года хорошо задокументированы. Мы относим период до 2017 года к наследию FusionOps, а не к совершенно новой организации.2021
  • Приобретения. Нет достоверных данных о приобретениях Aera Technology; новости о приобретениях Aera Energy не относятся к делу (совпадение имен).671716
  • Внутренняя оптимизация. Поставщик утверждает наличие «композитного ИИ/оптимизации»; публичных характеристик решателя нет. Поэтому мы не считаем оптимизацию «на уровне передовых технологий» за исключением того, что подтверждено патентами и операционными данными (обратная запись, интерфейсы управления).410623

Оценка технического уровня

Что именно предоставляет решение Aera. Aera предоставляет платформу для выполнения решений, которая (i) объединяет данные из различных источников в Decision Data Model, (ii) вычисляет рекомендации в Cortex, (iii) управляет Skills, объединяющими аналитику/машинное обучение и выполняющими утвержденные действия в системах, (iv) обеспечивает управление и наблюдаемость (Control Room, Decision Board) и (v) предлагает NL вовлечение (Aera Chat) плюс доступ к Notebook для специалистов по данным. Платформа отдает предпочтение замкнутой реализуемости действий и операционному управлению, а не раскрытию деталей алгоритмов. Доказательства: страницы продукта, патенты, документация по обратной записи, упоминания аналитиков и сигналы из вакансий.1249105671181223

Как Aera этого достигает (механизмы и архитектура). Вероятно, используются микросервисы на Kubernetes (AKS), обработка событий для загрузки данных, внутренняя графовая/семантическая прослойка на базе DDM, агенты с поддержкой LLM для композиции и коннекторы для обратной записи и мониторинга. Notebook и поддержка «SQL/Python в агентах» обеспечивают стандартные практики работы с данными без раскрытия основных решателей платформы. По публичным данным, сильной стороной Aera является операционализация — коннекторы, обратная запись, управление решениями и кросс-функциональная упаковка (Skills), а не публикация новых алгоритмов прогнозирования/оптимизации. Мы не обнаружили публичных, воспроизводимых технических доказательств (статей/кода), что оптимизаторы Aera соответствуют передовым технологиям, помимо заявлений поставщика; поэтому мы воздерживаемся от такого обозначения до появления первичной технической документации.

Вывод

Aera Technology построила надежную платформу для выполнения решений, основанную на упакованных Skills, обратной записи и управляемом вовлечении (Board/Control Room/Chat) поверх унифицированной Decision Data Model. Нарратив об агентском ИИ соответствует композиции с поддержкой LLM и NL-доступу, а интерфейс Notebook поддерживает стандартные рабочие процессы на Python/R. Для покупателей в сфере цепочки поставок Aera выделяется за счет замкнутой автоматизации и кросс-функциональной упаковки; однако прозрачность алгоритмов ограничена по сравнению с такими поставщиками, как Lokad, которые подробно публикуют DSL, вероятностные методы и стохастические оптимизаторы. Если вашим приоритетом является проверяемая, учитывающая неопределенность оптимизация, выраженная в виде кода, подход Lokad отличается. Если же вашим приоритетом является быстрая операционализация потоков принятия решений через системы с обратной записью и управлением, стек Aera соответствует этим целям. В любом случае настаивайте на доказательствах, выходящих за рамки маркетинга: требуйте тестовых запусков с измеряемыми изменениями по сравнению с вашим базовым процессом и ясной документации того, что оптимизируется, при каких ограничениях и где моделируется неопределенность.

Источники

Примечания: Некоторые сторонние статьи находятся за платным доступом; URL-адреса приведены для атрибуции. Когда публикации поставщика являются единственными источниками (например, детали оптимизатора), утверждения рассматриваются как предоставленные поставщиком и не признаются как соответствующие передовым технологиям без независимого подтверждения.

  1. Data Crawlers – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Decision Data Model – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Aera Decision Cloud – страница продукта — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Aera Cortex – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Aera Skills – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Decision Board – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Aera Chat – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Aera Inbox – обратная запись и аудиторский след — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Aera Workspaces – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Aera Control Room – Aera Technology — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Aera Notebook (Jupyter/R) – Aera Technology — 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. Новости – Aera продвигает интеллект принятия решений, ориентированный на людей, с помощью Agentic AI — 11 июня 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Aera + AWS блог – Days or weeks to start — 2023 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. Новости – Aera представляет Agentic AI, Workspaces, Control Room — 5 ноября 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. Новости – Aera добавляет Graph Explorer и показатель уверенности — 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. AWS Marketplace – Aera Decision Cloud — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. CIO.com – Germany’s Merck introduces automation to supply chain — 10 сентября 2018 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. ITProToday – Data Wrangling to Autonomous Actions (статья о Aera) — 2019 ↩︎ ↩︎

  19. Aera Technology в Gartner® Market Guide для Decision Intelligence Platforms — 25 июля 2024 ↩︎ ↩︎

  20. Craft – FusionOps изменяет бренд на Aera Technology — 2017 ↩︎ ↩︎

  21. Gaebler VC DB – Финансирование Aera Technology ($50M; NEA) — 21 июня 2017 ↩︎ ↩︎

  22. Business Insider/PRNewswire – Aera привлекла $80 млн в раунде Series C под руководством DFJ Growth — 27 июня 2019 ↩︎

  23. US 2022/0067109 A1 – Cognitive Automation Platform (PDF) — 3 марта 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  24. Justia – US Patent № 12,292,937 (Aera Technology) — 2025 ↩︎

  25. Built In – Старший инженер-программист I (Python), Aera Technology — 2025 ↩︎

  26. Built In – Инженер по машинному обучению (Python), Aera Technology — 2024 ↩︎

  27. Запись на демонстрацию – Результаты через 2–4 недели — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  28. Документация Lokad – Envision Language — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. Lokad – Вероятностное прогнозирование (2016) — 2016 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Кейс Lokad – Air France Industries (PDF) — март 2017 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Блог Lokad – Занял 6-е место из 909 в конкурсе M5 — 2 июля 2020 ↩︎ ↩︎

  32. Lokad – Стохастический дискретный спуск — просмотрено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  33. Lokad – Квантильное прогнозирование (2012) — 2012 ↩︎