在本文中，我们将向您展示如何使用 Amazon Q Business 提供的 AI 聊天界面对索引的 GitHub（云）数据执行自然语言查询。我们还介绍了 Amazon Q Business 如何应用与索引文档关联的访问控制列表 (ACL) 来提供权限过滤的响应。
Interpreting AI in the News: A Media Literacy Lesson Plan
为了帮助新一代批判性地思考人工智能报道，Aspen Digital 为学生发布了一份媒体素养课程计划。文章《解读新闻中的人工智能：媒体素养课程计划》首先出现在阿斯彭研究所。
今天晚上，我翻看了一个旧的媒体磁带和 CD 盒，这些磁带和 CD 在我们两年前从俄克拉荷马州搬到北卡罗来纳州 1000 多英里的途中幸存了下来。这里有一些无价之宝。基本上，我录制的关于我们孩子和家人成长的所有 Digital 8 和 MiniDV 录像带都是 […]
Fieldair 的第十三架 Beaver 是 ZK-BXN，这是一架新飞机，于 1965 年 8 月抵达霍克西德利。它的注册号没有按字母顺序排列，似乎是从 ZK-BXJ 到 ZK-BXO 的注册号的一部分，这些注册号在 1960/61 年没有分配。ZK-BXN（c/n 1597）于 1965 年 10 月 22 日首次飞行，并于 1965 年 10 月 28 日注册到 Fieldair。上图是交付前它在惠灵顿霍克西德利机库外的照片。请注意起落架到机身整流罩，通常在使用时被拆下。背景是包装箱，里面装着下架的 Beaver 飞机，准备拆包组装，可能是 ZK-COV。它没有经历 1980 年和
How Generative AI can Enhance Human Creativity
生成式人工智能如何彻底改变创造力和创新想象一个创造力无止境的世界，唯一的限制就是你的想象力。生成式人工智能正在将这个世界变成现实，将人类的聪明才智与机器的力量融为一体。在本文中，我们将探讨生成式人工智能如何不仅是一种工具，而且还是一种协作者，帮助艺术家、设计师和创作者突破可能的界限。让我们深入了解这项技术如何改变创意格局，释放人类创造力和创新的新潜力。一张视觉冲击力强的图片代表了生成式人工智能增强人类创造力的概念。它说明了人类创造力和人工智能之间的动态协作。生成式人工智能简介生成式人工智能是指一类旨在生成新内容的人工智能模型；文本、图像、音乐或其他形式的媒体。与主要专注于分析数据和提供见解的传
一些评论终于开始质疑依赖货币政策（设定利率）作为主要宏观经济政策工具，而财政政策被迫扮演被动角色。在澳大利亚，这一争论在上周愈演愈烈，因为新任储备银行行长自以为是，认为自己的角色就是像个“硬汉”，在通胀下降的情况下不断发出加息威胁。今天（2024 年 8 月 12 日）《悉尼先驱晨报》刊登了一篇专栏文章——也许只有经济衰退才能解决宏观经济管理问题——由经济学编辑 Ross Gittins 撰写，挑战了当前的宏观经济共识。这种论点的部分内容是可以接受的。但当他提出“一个新的独立机构”来制定货币和财政政策的替代方案时，现实情况是，情况会和我们现在一样糟糕。稍后会详细介绍……威廉·米切尔——现代货币
Microsoft lanserar Github Models som en konkurrent till Hugging Face
Microsoft 最近推出了 Github Models 一项新功能，旨在通过将生成式 AI 模型直接与 GitHub 上的现有工具和功能集成，使开发人员更容易使用生成式 AI 模型。 Github Models 主要是 GitHub 上提供的 Azure AI-Playground/集成，令人惊讶的是，Huggingface 不仅仅是一个权重 CDN，[…]微软推出 Github Models 作为 Hugging Face 的竞争对手的帖子首次出现在 AI 上。消息。
Deploying dbt Projects at Scale on Google Cloud
使用 Artifact Registry、Cloud Composer、GitHub Actions 和 dbt-airflow 容器化和运行 dbt 项目继续阅读 Towards Data Science »
ITC 2024 at Stanford! Early-Bird Registration Deadline August 1
信息理论密码学 (ITC) 会议将于 8 月 14 日至 16 日在斯坦福举行，恰好在圣巴巴拉的 CRYPTO 之前！会议将有一系列精彩的演讲和演讲者，包括几场“焦点”和“亮点”演讲！您可以在此处找到时间表：https://itcrypto.github.io/2024/2024prog.html 早鸟注册截止日期为 7 月 24 日星期三、8 月 1 日星期四，请立即注册！
BlazeFace: How to Run Real-time Object Detection in the Browser
训练 BlazeFace 模型的分步指南，从 Python 训练管道到 JavaScript 演示，再到模型转换。自由改编自 Unsplash 上的 visuals 的照片得益于 Ultralytics 的 YOLO 等库，如今只需几行代码即可轻松创建强大的对象检测模型。不幸的是，这些解决方案的速度还不够快，无法在任何设备上以每秒 30 帧（通常被认为是视频应用程序的实时极限）的速度在 Web 浏览器中实时视频流上运行。通常，它在普通移动设备上的运行速度低于 10 fps。Web 浏览器上最著名的实时对象检测解决方案是 Google 的 MediaPipe。这是一个非常方便且用途广泛的解决方案
Amazon Prime Day: Growth Has Slowed
亚马逊 Prime Day：增长已放缓从今天（7 月 16 日）开始，亚马逊 Prime 会员将有 48 小时的时间来搜索“来自顶级国家品牌和小型企业卖家的产品的惊人优惠”。Prime Day 最初于 2015 年为庆祝亚马逊成立 20 周年而设立，现已迅速发展成为一项大型购物活动，可与黑色星期五和网络星期一相媲美。对于亚马逊来说，它已成为在夏季淡季促进销售的绝佳工具，这也解释了为什么该活动从 2015 年和 2016 年的 24 小时延长到 2017 年的 30 小时、2018 年的 36 小时，最后从 2019 年开始延长到 48 小时。在 2020 年因疫情而被迫将 Prime Day
Introducing zeroCPR: An Approach to Finding Complementary Products
推荐系统当前的 ML 模型可以推荐类似的产品，但互补性如何？在 AI 推荐系统领域，机器学习模型已被广泛用于推荐类似的样本，无论是产品、内容，还是建议类似的联系人。这些预训练模型大多数都是开源的，无需从头开始训练模型即可使用。但是，由于缺乏大数据，我们没有可以依赖的开源技术来推荐互补产品。在下面的文章中，我提出了一个框架（代码以用户友好库的形式呈现），该框架利用 LLM 以低成本的方式发现互补产品。我引入这个框架的目标是：可扩展该框架在运行时不需要监督，没有中断的风险，并且输出应该易于构建，可以与其他工具结合使用。负担得起应该能够以最低的花费（每 1000 个计算产品约 1 美元 - 使用 g
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
Elon Musk Questions OpenAI’s Finances After CEO Spotted in $1.9M Hypercar
Sam Altman 驾驶 Koenigsegg Regera 的病毒视频重新引发了关于 AI 公司非营利起源的争论，埃隆·马斯克质疑 OpenAI 的财务状况，此前 CEO 被发现驾驶价值 190 万美元的超级跑车，该文章首次出现在 Weam - AI For Digital Agency 上。
Scam Artists: как кибератаки влияют на нашу психику?
Gen Digital 检查了黑客受害者在回忆自己的经历时的感受。
Improve RAG accuracy with fine-tuned embedding models on Amazon SageMaker
这篇文章演示了如何使用 Amazon SageMaker 微调 Sentence Transformer 嵌入模型并将其部署到 Amazon SageMaker Endpoint。本文中的代码和更多示例可在 GitHub 存储库中找到。
10 GitHub Repositories to Master Data Science
通过交互式课程、书籍、指南、代码示例、项目和基于顶级大学课程的免费课程学习数据科学。此外，还可以访问面试问题和最佳实践。
