USAG Wiesbaden welcomes new leadership
德国威斯巴登 — 在指挥权交接仪式上，林戈·L·米德尔斯 (Ringo L. Midles) 上校从特洛伊·D·丹德森 (Troy D. Danderson) 上校手中接过威斯巴登美国陆军驻军的指挥权...
USAG Rheinland-Pfalz hosts Sembach Cup, Summer Fest
德国森巴赫——来自美国陆军驻莱茵兰-普法尔茨州森巴赫炮兵部队的 9 支部队于 6 月 11 日聚集在一起，参加森巴赫杯和夏季...
USAG Wiesbaden seeks top food contractor for German Kantine on Clay Kaserne
威斯巴登 – 美国陆军威斯巴登驻地的筛选过程已接近完成，以寻找最佳食品承包商来重新开放德国餐厅...
USAG Hawaii Advances Barracks Modernization with New Bunk Beds
夏威夷斯科菲尔德军营 — 生活在美国陆军夏威夷驻军军营中的士兵正在受益于通过 DEL 改善的生活条件。
Monitor Amazon SageMaker Pipelines cross-account with custom Amazon CloudWatch dashboards
在这篇文章中，我们提出了一个解决方案，旨在使用 Amazon CloudWatch 自定义控制面板集中监控跨 AWS 账户和区域的 SageMaker Pipelines。随附的 GitHub 存储库提供了所需基础设施的可自定义 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 示例。
Real-time dental image verification with Amazon SageMaker AI at Henry Schein One
本文介绍了 Henry Schein One 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上构建图像验证来缩小这一差距，这是一种基于 AI 的质量验证系统，可在数千个位置的拍摄点实时评估牙科 X 射线质量。该系统在几个月内从概念发展到超过 10,000 个活动位置，并且已经处理了超过 1100 万张 X 射线，并且以每周 150 万张的速度增长。 Henry Schein One 目前正在向全球四个地区的 40,000 个地点扩展。
Deploying quantized models on Amazon SageMaker AI with Unsloth
在本文中，您将学习四种部署模式，用于采用已使用 Unsloth 量化的模型并将其部署在 AWS 基础设施上。这些模式使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 进行直接实例访问，使用 Amazon SageMaker AI 推理终端节点进行托管服务，并在推理需要适应现有容器框架时使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)。您还可以学习生产部署的操作实践。
Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod
在本文中，我们将展示如何使用 HyperPod Inference Operator 在 Amazon SageMaker HyperPod 上通过 vLLM 实现 DPD。
From Hugging Face to Amazon SageMaker Studio in one click
今天，我们很高兴地宣布 Hugging Face 与 Amazon SageMaker AI 之间的深度链接集成。开发人员现在只需进行一次选择，即可在 SageMaker Studio 中从模型发现到实践实验。
Deploying Multi-Turn RL Infrastructure for Amazon Nova on Amazon SageMaker HyperPod
在本文中，您将在 Amazon SageMaker HyperPod 上使用 Amazon Nova Forge 部署用于多回合 RL 的两阶段基础设施。最后，您将拥有一个事件驱动的管道，当您将数据上传到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 时，该管道就会开始训练。训练作业教模型玩 Wordle，这是您自己的 RL 任务的占位符。
Automatically redact PII in images with Amazon Nova
在这篇文章中，我们介绍了一个由 Amazon Nova 指导的多步骤管道，该管道使用其上下文视觉推理来协调互补工具，包括部署在 Amazon SageMaker AI 上用于像素级分割的 Meta 开源 Segment Anything Model (SAM 3) 和用于光学字符识别 (OCR) 的 Amazon Textract。该管道旨在提供全面且合规的 PII 编辑，即使是具有挑战性的边缘情况，例如任意方向的指纹、身份证或车牌。
Flood Risk in Accra: Interior Ministry Issues Emergency Warning Ahead of Heavy Rain
阿克拉的洪水风险：内政部在大雨前发布紧急警报 |内政部在周一早上预计将有降雨之前发布紧急天气警报，敦促大阿克拉地区的居民为可能发生的洪水做好准备。 In a message circulated on Sunday evening, the ministry cautioned that […]The post Flood Risk in Accra: Interior Ministry Issues Emergency Warning Ahead of Heavy Rain appeared first on aviationghana.
Accelerate protein design with BoltzGen on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们演示了如何在 SageMaker AI 上部署 BoltzGen 并运行端到端蛋白质设计实验。在演练结束时，您将拥有一个可从快速验证运行扩展到生产批处理的工作设置。该设置为不同的研究阶段提供了两种执行模式，并使用步骤级缓存来减少迭代工作流程期间的计算费用。
16 Apple Messages settings I change on every iPhone - and why
打开或关闭这些 iMessage 设置，以获得更干净、现代且更私密的短信体验。
来自厄瓜多尔的新 Theraphosinae：描述了五个物种（Mygalomorphae、Theraphosidae、Romopelma 和 Homoeomma）并建立了一个新属摘要对厄瓜多尔 Theraphosinae 亚科的标本进行了审查，结果鉴定出了三个属的五个新物种；来自 Romopelma Peñaherrera-R et al., 2024, Romopelma chirapa sp.十一月(♂♀);来自 Homoeomma 属，Homoeomma josti sp。十一月(♂♀)。首次描述了该属模式种 Romopelma barrigae Peñaherrera-R et al.
Optimize model training on Amazon SageMaker AI with NVIDIA Blackwell
本文向您展示如何在 Amazon SageMaker AI 上配置训练作业，以充分利用 AWS 上的 Blackwell 架构。您将学习如何选择利用 Blackwell 扩展内存的批量大小和序列长度，为您的模型大小（1B 至 64B 参数）选择正确的精度格式，以及策略性地应用激活检查点。最后，您将拥有一个实用的框架，用于调整训练配置并在 P6-B200 实例上启动分布式训练作业。
Implementing super resolution by deploying SeedVR2 on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们演示了如何在 SageMaker AI 上使用 SeedVR2 实现视频升级。我们介绍解决方案架构、逐步介绍部署步骤并展示性能比较，突出显示您可以实现的质量改进和处理效率。读完本文后，您将掌握实施此超分辨率解决方案所需的实践知识。
Fifth Annual Dissertation Research Grants Awarded
主要导航新闻博客中的RSF观看 - 网络研讨会、视频和访谈收听 - 几个问题...每月公告注册我们的时事通讯博客 颁发第五届年度论文研究资助金 2026 年 6 月 18 日 Russell Sage 基金会很高兴地宣布在其第五轮论文研究资助金 (DRG) 计划中颁发了 24 个奖项。六项赠款由 W.E. 共同资助。普约翰就业研究所和华盛顿公平增长中心正在为四项赠款提供额外支持。 DRG 计划支持创新和高质量的论文研究项目，解决与 RSF 优先领域相关的问题。申请人最多可以申请 15,000 美元的资金。以下是赠款获得者名单。请点击每个项目以获取该研究项目的简要说明。弗朗西斯卡·阿尔巴（密歇根
