Data modeling patterns for Amazon Quick Sight multi-dataset relationships
在这篇文章中，我们从概念转向模式。对于每个模式，您将找到表结构、用例、实施步骤和示例 SQL 查询。我们还介绍了需要额外建模步骤的高级场景的解决方法，并总结了当前的限制。
Build a serverless image editing agent with Amazon Bedrock AgentCore harness
这篇文章逐步介绍了如何构建一个无服务器图像编辑器，用户可以在其中上传照片，用简单的英语描述编辑内容，并在几秒钟内收到结果。代理在 AgentCore 线束上运行，无需自定义编排代码。我们使用单个部署命令部署完整的解决方案，包括身份验证、加密存储、三个图像编辑工具和一个 React 前端。基础设施是使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 定义的。
How AWS Finance teams reclaimed hundreds of hours with Amazon Quick
在这篇文章中，我们展示了 AWS Finance 如何使用 Amazin Quick 中的聊天代理和 Flows 来转变其两个最耗时的工作流程。
Manila Water banking on Wawa, Laguna de Bay for supplemental supply with onset of El Niño
EAST ZONE 特许经营权持有者 Manila Water Co., Inc. 表示，计划从 Wawa 和 Laguna de Bay 获取更多原水，以缓解因厄尔尼诺现象而导致的 Angat 大坝水位下降的情况。 “我们继续进一步改进补充资源的现有组成部分，即瓦瓦和拉古纳湖系统 [...]
'Project Hail Mary' is finally streaming Amazon Prime Video, and we can't wait to watch it again
“Project Hail Mary”于 7 月 3 日开始在 Prime Video 上播出。
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Life After Retirement A New Chapter #newchapter #podcast
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Run NVIDIA Nemotron and OpenAI GPT OSS models on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)
我们很高兴在 AWS GovCloud（美国）中引入基于美国的前沿开放权重模型。通过此版本，Amazon Bedrock 现在支持 OpenAI 的开放权重 GPT OSS 模型（120B 和 20B）和 NVIDIA Nemotron（Nano 9B v2、Nano 12B v2、Nano 30B、Super 120B）模型。在这篇文章中，我们将介绍这些模型及其功能、数据驻留的推理选项、可用的服务层以及如何开始。
How Amazon Bedrock catches AI-generated phishing
通过网络钓鱼进行社会工程仍然是发起网络攻击的最常见策略之一。人工智能生成的网络钓鱼电子邮件现在给管理电子邮件系统的安全团队带来了新的挑战，由于其先进性而显着增加了风险。现代社会工程师使用生成式人工智能和开源情报 (OSINT) 来制作数千条独特的消息 [...]
How Inscribe uses Amazon Bedrock to stop document fraud in seconds
在本文中，您将了解 Inscribe 如何使用 Amazon Bedrock 开发代理 AI 系统，以专业欺诈分析师的方式跨文档进行推理。借助这一新的代理 AI 系统，Inscribe 现在可以在 90 秒内检测到被篡改、伪造和 AI 生成的财务文档。这比传统的人工审核提高了 20 倍，同时保持了金融服务法规所要求的准确性和可解释性。
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。
Immigrating to America #podcast
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The Complexity of American Notion
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Editorial: Horizons in arachnid science
社论：蜘蛛科学的地平线研究主题的社论 蜘蛛科学的地平线《蜘蛛科学的前沿》是一本植根于社区的期刊，旨在吸引各个学科的研究人员，包括早期职业科学家和成熟的研究人员。我们很高兴地向大家介绍首个“蜘蛛科学的视野”合集，其中包含受邀、高影响力且易于理解的综述，综合了转化性蜘蛛学研究。贡献者由主编选出，以表彰他们的科学贡献和影响。在蜘蛛纲动物中，蜘蛛（蜘蛛目）是第二大多样化的目，目前描述的物种有 53,967 种（世界蜘蛛目录，2026 年）。尽管存在如此显着的多样性，但许多蜘蛛谱系的自然历史、生态和进化关系仍然知之甚少。本研究主题中的两篇评论通过关注广泛的生态策略和魅力焦点谱系，从互补的角度解决了这些差
Multi-tenant LLM analytics with row-level security: How we built a secure agent on AWS
在这篇文章中，我们将向您展示 PAR 如何构建一个生产就绪的多租户 LLM 分析系统，该系统通过三层架构强制执行行级安全性：使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、Amazon Bedrock 上的语义验证以及通过 Split-Plane SQL 进行编程数据隔离。我们演示了每一层如何独立运行，以降低跨租户数据暴露的风险，即使 LLM 本身受到损害或操纵也是如此。
Debugging production agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability
在本文中，您将了解如何使用内置的可观察性功能来调试生产代理故障。我们介绍常见的故障模式，展示如何通过跟踪和指标分析代理行为，并提供结构化工作流程来解决无限循环和工具调用失败等问题。这是由两部分组成的系列的第 1 部分。第 2 部分介绍性能优化和内存管理。
Introducing Claude Sonnet 5 on AWS: Anthropic’s most capable Sonnet model
今天，我们很高兴地宣布 Anthropic 最先进的 Sonnet 模型 Claude Sonnet 5 在 Amazon Bedrock 和 AWS 上的 Claude Platform 上可用。 Claude Sonnet 5 是 Anthropic 最新一代的第一个 Sonnet 模型，代表着向前迈出的有意义的一步。它以 Sonnet 定价为编码、代理和日常专业人士提供顶级情报 [...]
Safely Releasing Frontier Models to Customers
我们的目标是让 AWS 成为运行任何工作负载的最安全的地方，为了支持这一目标，自 AWS 二十多年前成立以来，我们一直在整个服务的安全性方面进行深入投资。我们的 AI 服务（例如 Amazon Bedrock）建立在这个基础上，并具有相同的重点。
