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16 search results for "Amazon DynamoDB"

如何使用AWS原型实现ICL-Group在Amazon SageMaker上构建计算机视觉模型

这是由ICL和AWS员工共同撰写的客户帖子ICL是一家总部位于以色列的跨国制造和采矿公司,以独特矿物为基础生产产品,并满足人类的基本需求,主要涉及农业、食品和工程材料三个市场他们的采矿场地使用必须进行监控的工业设备

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利用实体提取、SQL查询和具有Amazon Bedrock的代理来提升基于RAG的智能文档助手的能力

近年来,由于生成式人工智能(Generative AI)的快速发展,尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型(LLMs)的性能改善,会话型人工智能(Conversational AI)取得了长足的进步在正确提示的情况下,这些模型可以进行连贯的对话,而无需任何特定任务的训练数据[…]

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优化 Purina 的 Petfinder 应用程序的宠物配置文件,使用 Amazon Rekognition 自定义标签和 AWS Step Functions

宠爱纽仕兰(Purina US)是雀巢的子公司,通过全美、加拿大和墨西哥共有超过11,000家动物收容所和救援组织的数字市场Petfinder,帮助人们更轻松地领养宠物的历史悠久作为领先的宠物领养平台,Petfinder已帮助数百万宠物找到了它们永远的家宠爱纽仕兰一直以来都坚持……

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使用Amazon Textract和Amazon OpenSearch实现智能文档搜索索引

在本文中,我们将带您快速构建和部署一个文档搜索索引解决方案,帮助您的组织更好地利用和提取文档中的见解无论您是人力资源部门在寻找员工合同中的特定条款,还是财务分析师在翻阅大量发票以提取付款数据,这个解决方案都旨在赋予您以前所未有的速度和准确性访问所需信息的能力

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Persistent Systems通过Amazon CodeWhisperer塑造软件工程的未来

全球数字工程提供商Persistent Systems已经与Amazon CodeWhisperer进行了多次试点和正式研究,这些试点和研究指出软件工程、生成式人工智能驱动的现代化、负责任的创新等方面发生了变化本文重点介绍了Persistent与Amazon CodeWhisperer实验中出现的四个主题,这些主题可能会改变我们所知的软件工程

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使用Amazon SageMaker上的OpenChatkit模型构建自定义聊天机器人应用程序

开源的大型语言模型(LLMs)变得越来越流行,使研究人员、开发人员和组织能够访问这些模型以促进创新和实验这鼓励开源社区的合作,以贡献于LLMs的发展和改进开源LLMs提供了模型架构、训练过程和训练数据的透明度,这使得研究人员能够理解[…]

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创建一个生成式人工智能网关,以实现对基础模型的安全合规消费

在快速发展的人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中,基础模型(FMs)表现出巨大的创新潜力和解锁新的用例然而,随着组织越来越多地利用FMs的力量,与数据隐私、安全性、额外成本和合规性相关的担忧变得至关重要受监管和合规导向的行业,例如金融服务行业,[…]

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AWS中的生成式人工智能和多模态代理:解锁金融市场中的新价值的关键

多模态数据是金融行业的宝贵组成部分,包括市场、经济、客户、新闻和社交媒体以及风险数据金融机构生成、收集和使用这些数据来获得对金融业务的洞察,做出更好的决策和提高绩效然而,由于多模态数据的复杂性和缺乏…,存在一些挑战

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AWS vs Azure 云服务终极对决

亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)和微软 Azure 是云计算领域的两大巨头。这两家行业领导者之间的竞争引发了“云战”。本文深入比较了 AWS 和 Azure,从功能、优势、劣势、就业机会等方面进行了全面的比较。 什么是 AWS? 亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)是亚马逊提供的功能丰富的云计算平台。它提供许多按需服务,包括计算能力、存储选项、数据库、机器学习、分析等等。这些服务使企业和个人能够在没有物理硬件的情况下创建、分发和管理软件应用和服务,提高了云环境的灵活性、可扩展性和可负担性。 什么是 Azure? Azure 是微软提供的云计算平台,提供处理能力、存储、数据库、网络、分析等各种服务。它使企业能够构建、实施和管理基于云的应用和服务,并与微软的软件生态系统实现可扩展性、灵活性和集成。 AWS vs. Azure:概述 让我们看一下 AWS 和 Azure 之间的基本区别:…

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探索生成式人工智能在对话体验中的应用:使用亚马逊Lex、Langchain和SageMaker Jumpstart进行介绍

在当今快节奏的世界中,客户期望企业提供快速高效的服务但当询问量超过了用于解决它们的人力资源时,提供优质客户服务可能会面临重大挑战然而,随着生成式人工智能(生成[…])的进步,企业可以在提供个性化和高效的客户服务的同时应对这一挑战

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美国前十个在线数据科学课程

介绍 数据科学是技术世界中的未来趋势。作为一个充满活力的领域,数据科学将信息转化为可操作的数据,并在算法帮助推动成功的领域中越来越受欢迎。最重要的是学习技能和知识,使个人能够获得未来的职业。动手实践和面对现实问题有助于学习者发展职业技能,提升自己的职业生涯,并提升自己的技术知识基础。在美国在线数据科学课程是在舒适的家里学习数据科学技能的最佳选择。 美国的数据科学职业发展 美国的数据科学职业经历了一次成功的突破。每家组织都必须处理各种类型的数据,这就需要各个领域的数据科学专家。 专业的数据科学家的需求在增加,公司愿意提供高薪酬,正如以下图像所示。 随着组织从数据中提取有价值的信息,这些信息用于根据派生的结果做出明智的决策。整个过程需要一个专业的专家来处理现场。在美国的在线数据科学课程是一种重要的工具,可以帮助个人有效地学习数据科学,以满足对在美国的数据科学家的不断增长的需求。 为什么要在线学习数据科学? 学习在线数据科学课程的好处多多,使得这门课程成为期待在其中投资时间的人们的热门选择。 一些关键的好处包括: 获取权限:在线课程提供了大量的知识和有价值的信息,学习者只需在互联网上点击即可提升自己的技能。这为时间紧迫的人们提供了灵活性,他们想在这一领域提高效率。 自学:自学课程不会限制一个人的学习速度。这种灵活性允许学习者个性化他们的学习体验。 价钱合理:在线学习课程比课堂学习费用更低,并且还有许多其他费用要添加到费用中。 行业相关内容:在线数据科学课程提供行业相关的见解和内容,展示最新的趋势和技术。 学习风格:在线课程可以基于测验、论坛和多媒体内容提供多样化的学习风格。这使得学习者能够有效地参与其中。 在一门好的数据科学课程中,你应该期望学到哪些概念? 在线数据科学课程的课程设置因平台和课程提供商而异。然而,在美国最好的在线数据科学课程中提供的主要课程包括: 数据科学简介 数学和统计技巧 机器学习 编码 机器学习中使用的算法 数据科学的统计基础 数据结构与算法 科学计算 优化技术…

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学习如何使用AWS SageMaker JumpStart基础模型构建和部署使用工具的LLM代理

大型语言模型(LLM)代理是将独立的LLM的功能扩展到以下两个方面的程序:1)访问外部工具(API、函数、Webhook、插件等),2)能够自主计划和执行任务通常,LLM需要与其他软件、数据库或API进行交互以完成复杂任务[…]

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在AWS服务中构建一个完整的Web应用程序

介绍 当我们开始学习AWS时,通常我们只学习一些零碎的知识,比如一些核心服务;在AWS控制台上操作,我们可以创建一个新的EC2实例或者一个S3存储桶,并且上传一些东西。但是在大多数情况下,我们无法将所有的服务整合到一个实际的应用程序中。我们知道了不同的AWS服务,但是无法将它们整合成一个实际可用的东西。如果你有同样的感觉,你来对地方了。在完成本文之后,你将能够构建一个托管在AWS中的密码管理应用程序,它在AWS服务器中进行计算,用户数据将通过API Gateway发送到后端服务器,最终结果将在浏览器中显示,并且还将数据存储在AWS数据库中。 在继续之前,请确保你有一个AWS账户并且可以访问控制台。本文不需要对AWS有先前的了解;如果你对AWS有一些基本的了解,那将会有帮助,即使你不了解,你也应该能够跟随我们构建应用程序。本文不是对任何AWS服务的深入探讨,而是将它们全部整合到一个工作的应用程序中。 学习目标 通过整合不同的AWS服务创建一个端到端的Web应用程序。 学习如何使用AWS Amplify部署和托管Web应用程序。 学习如何使用AWS Lambda创建后端服务器。 学习如何使用API Gateway在前端和后端组件之间进行数据传输。 学习如何从AWS DynamoDB数据库中存储和检索数据。 我们将构建的服务和应用程序概述 本文使用五个AWS服务从零开始构建端到端的Web应用程序,如上图所示。我们将创建一个安全密码管理应用程序,通过输入密码的名称、长度和属性(大写字母、小写字母、数字、特殊字符)生成和存储安全密码。这是一个简单的应用程序,但它将所有的主要组件整合在一起,可以用来构建一个更大的实际应用程序。 我们需要做什么来构建这个应用程序? 1. 我们必须创建和托管一个用户将在其浏览器中导航的网页。 2. 我们需要一种方法来调用密码生成功能。 3. 我们需要一种计算结果的方法。 4. 我们需要一种存储结果的方法,并且需要一种将结果返回给用户的方法。…

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