📊 新着アプリ紹介 - データ処理・変換 「Oracle2PostgreSQL — Oracle→PostgreSQL移行アセスメント」by 金田一竣亮さん Oracle SQL / PL/SQL → PostgreSQL 移行のアセスメントツールです。80以上の変換ルール、HTML/CSVのリスクレポート、工数見積もりに対応。GUI / CLI / Docker。ソースはGitLabで公開しています。 気になった方はぜひチェックしてみてください #Tsukutta#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 「閉域網のオンプレOracleやSAPに、ファイアウォールに穴を開けずどう繋ぐ？」エンタープライズ導入の最初の関門を突破するのがData Connectionです。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Data Connection URL: 📝 概要 Data Connectionは、外部システムのデータをFoundryに同期し、データ統合・モデリング・オントロジーの各レイヤーで利用できるようにするアプリケーションです。Webhookやデータエクスポートによる外部システムへの書き戻し（アウトバウンド）にも対応します。多数のソースタイプに対応し、認証・スケジュール・監視といった煩雑な部分を抽象化して、シンプルな画面からパイプラインを構成できます。 🔧 機能の説明 Foundryのデータ接続は、3つの原則に沿って標準化されています。 ・堅牢性: 自動リトライ、小さなバッチ単位での処理、ヘルス監視による障害警告を備えます。データは「最も原始的なソースからそのまま（as-is）」取り込み、Foundryのバージョン管理されたパイプラインを唯一の正（single source of truth）とすることで、外部前処理に依存しません ・拡張性: データベース、FTPS、HDFS、S3、SFTPなどの標準連携に加え、新しいソースタイプにも対応できます。スケジューリングやオーケストレーションといった中核機能は標準化されているため、接続固有の調整だけで済みます ・使いやすさ: 複雑さを抽象化し、認証・スケジュール・監視を手作業で管理する代わりに、シンプルなインターフェースで構成できます ・主要な構成要素として、エージェントのセットアップ、ソース構成、バッチ／ストリーミングの同期、Webhook、エクスポートを備えます 🛠 実践的な使い方 ・ワークスペースのナビゲーションまたはアプリケーションポータルからData Connectionにアクセスします ・接続先（ソース）を構成し、バッチまたはストリーミングの同期（sync）を設定して、データを「そのまま」取り込みます ・取り込み後の変換はFoundry側のパイプラインに集約し、ソース側では前処理を行わないようにします ・書き戻しが必要な場合は、Webhookやエクスポートでアウトバウンド連携を構成します 🎯 ユースケース ・閉域網のオンプレOracle/SAPを、エージェント方式（アウトバウンドのみで成立）でFW穴あけなしに接続 ・データベース・SFTP・S3など多様なソースからの定期バッチ取り込み ・処理結果を外部システムへ書き戻すアウトバウンド連携 ⚠️ 注意点 ・データはソースから「as-is」で取り込み、変換はFoundryのパイプラインに寄せる設計が前提です。ソース側で加工すると追跡性が損なわれます ・エージェントやソースの構成には、ネットワーク・認証の適切な準備が必要です ・X APIなど外部サービスの上限や規約は仮定せず、接続先ごとの制約を事前に確認してください #PalantirFoundry# #DataIntegration#

⬜ 7/31（金）15:00-15:30 🟩 ゼロバンク・デザインファクトリー 「みんなの銀行が実践する 　Oracle AI Database@Google Cloud の取り組み」 ✏️ オンプレミス上のサーバーをクラウドリフトするにあたり導入した自律型 AI データベースをご紹介します！ #GoogleCloudNext🗼#

Bloodborneやエルデンリングのコンセプトアーティストをされているgehnさんの初の画集『ORACLE』を献本いただきました！！ ただの画集じゃなくて物語形式になっていいて、読み終えた後はゲームを1本プレイしたような気分になりました。 そして何よりフロムのオタク大歓喜の内容...！！⚔️⚔️⚔️ 物語の中に吸い込まれ、１枚１枚重厚な額縁に入れて飾っておきたい衝動に駆られる素晴らしい作品ばかりです。 フロム信者必見の一冊ですが、そうじゃない方にも見応え読み応えの有る内容なので皆買って欲しい... 私は保存用に自分でも買います！！👾 ▼Amazon ORACLE gehn/ハイファンタジー物語画集

今週のナイトスクープ1本目は… 「伝説のJavaリングを復活させて」 茨城県の男子大学生（１８）から。私はJavaというコンピューターに関しての技術が好きで、趣味が高じて中学生の頃にOracle Certified Java Programmer、GoldというJava最高難度の資格を取った。そして、様々なJavaに関するグッズを収集する中で、Javaリングなる大変興味深いものを発見し、即メルカリで購入。Javaリングは１９９８年に開かれた技術サミットで配布されたもので、指輪の中に小型のコンピューターが入っている。当時は来場者のプロフィールやコーヒーの好みを指輪に記録しておき、来場者管理やコーヒーマシンで利用したそうだ。私はこれを何とか動かしたいと思い、当時の機材を海外から買い揃えＰＣと繋いでみたのだが、上手く作動しない。指輪の内部構造を調べたところ、どうやら「Lithium Backup」なる部品が入っているようだ。名前から推測するにおそらくバッテリーのことで、３０年もすれば切れていて当たり前。原因はこれにあると考え、交換を試みた。しかし、それが入っているであろう部分は台座に強く接着されているようで、およそ私の技術では開けられない。「超小型・指輪型コンピューター」の復活に力を貸して欲しい、というもの。

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这是特朗普的股票持仓，跟着抄作业吧： $AVGO Broadcom $DELL Dell $TXN Texas Instruments $DVA DaVita $JBL Jabil $KLAC KLA $COMT GSCI Commodity ETF $FFIV F5 $GOOGL Alphabet $ETN Eaton $NVDA NVIDIA $XLK Technology Select Sector ETF $TT Trane Technologies $COST Costco $IEMG MSCI Emerging Markets ETF $IEX IDEX $AMZN Amazon $XLI Industrial Select Sector SPDR ETF $CDNS Cadence Design Systems $AAPL Apple $VOO Vanguard S&P 500 ETF $VTI Vanguard Total Stock Market ETF $WST West Pharmaceutical $IWB Russell 1000 ETF $XEL Xcel Energy $EFA MSCI EAFE ETF $SNPS Synopsys $RSP S&P 500 Equal Weight ETF $BA Boeing $MSI Motorola $NWSA News Corp $MSTR Microstrategy $ORCL Oracle $WM Waste Management $GOVT U.S. Treasury Bond ETF $ICE Intercontinental Exchange $MARA MARA $NFLX Netflix $UBER Uber $KRMN Karman Space $HD Home Depot $TDG TransDigm $MSFT Microsoft $CVNA Carvana $COIN Coinbase $AXON Axon $ADBE Adobe $CRM Salesforce $NOW ServiceNow $WDAY Workday

🧠 「もう画面に映っていない情報」を覚えて行動できますか？ 最新のマルチモーダルLLMでも、神経衰弱や3D迷路でボロボロに崩れることが分かりました。 📰 タイトル: Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games 🔗 URL: 💡 概要 MLLMが「過去の見えない観測」を内部に保持して行動できるかを測る新ベンチマーク「RNG-Bench」の提案です。神経衰弱（Matching Pairs）と一人称視点の3D迷路という2つのゲームで、文脈内の信念状態トラッキングだけを切り出して評価します。 🔍 解決する課題 既存ベンチは状態を全部見せたり、エピソード後に「思い出して答える」だけを測りがちでした。本研究は記憶ミスがその後の観測を変えてしまう「思い出して行動する」閉ループ設定に踏み込み、より現実のエージェントに近い難しさを測ります。 🛠 方法論と提案手法 ・ゲームをPOMDP（部分観測マルコフ決定過程）として定式化し、履歴から信念状態を維持する力を要求 ・グリッドサイズ、視覚パターン、テキスト/画像モダリティで難易度を細かく制御 ・2モデルが同一盤面で戦うDuel、真の隠れ状態を注入するOracleを用意 ・通常時とOracle時を比べる「Memory Gap」指標で、忘却と判断ミスを切り分け 📊 ユースケース / 実験結果 10×10神経衰弱でGPT-5.4が62.3%、Gemini-3.1-Proが50.0%、Qwen3.5-397Bが25.3%。13×13迷路ではGemini-3.1-ProがSR50%で首位。Qwen3.5-397Bは4×4で90.6%→12×12で0.7%へ崩壊。行動履歴のテキストを消すとGPT-5.4は約75%性能低下し、履歴の長さより視覚認識が壁になると判明しました。 #マルチモーダルLLM# #AIエージェント#