The AFMS in the Persian Gulf War, the need for critical care
2021 年 1 月是沙漠风暴行动 30 周年纪念日，也是空军医疗服务重症监护运输队的转折点。
AFMS operations during Gulf War: Operations Desert Shield, Desert Storm
1990 年 8 月和 9 月，空军部署了第一个战区美国空军能够进行手术和化学净化的医疗设施。第一批空军医疗队在作战部队抵达阿拉伯半岛两天后抵达。直到 1990 年 9 月的第二周，这些小组一直是所有美国军队医疗支援的主要来源。
AFMS operations during Gulf War: Operations Desert Shield, Desert Storm
1990 年 8 月和 9 月，空军在战区内部署了第一批既能进行手术又能进行化学消毒的医疗设施。第一批空军医疗队在战斗部队抵达阿拉伯半岛两天后抵达。直到 1990 年 9 月的第二周，这些医疗队一直是所有美国军队的主要医疗支持来源。
TOA for 398th FMSU and 18th FMSU
指挥中士。第 398 财务管理支持中心巴里·贝茨少校荣获准将颁发的功勋服务奖章。第一战区保障司令部副司令克林特·E·沃克将军在阿里夫詹营举行的颁奖典礼上，...
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool
在这篇文章中，我们介绍了新宣布的Amazon Bedrock AgentCore浏览器工具。我们探讨了为什么组织需要基于云的浏览器自动化及其为需要实时数据访问的FMS寻求的限制。我们讨论了主要用例和代理浏览器工具的核心功能。我们介绍如何开始使用该工具。
Structured outputs with Amazon Nova: A guide for builders
，我们启动了约束解码，以便在使用结构化输出工具时提供可靠性。现在，可以与Amazon Nova Foundation模型（FMS）一起使用工具来根据复杂的模式提取数据，从而将工具使用错误降低了95％以上。在这篇文章中，我们探讨了如何将Amazon Nova FMS用于结构化输出用例。
Automate the creation of handout notes using Amazon Bedrock Data Automation
在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon BedRock数据自动化进行视频分析来构建自动化的无服务器解决方案，以将网络研讨会记录转换为全面讲义。我们会引导您完成Amazon Bedrock数据自动化的实现，以转录和检测幻灯片的变化，以及使用Amazon Bedrock Foundation Models（FMS）进行转录细化，并结合AWS步骤功能策划的Custom AWS Lambda功能。
Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP
本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。
Generate suspicious transaction report drafts for financial compliance using generative AI
可疑交易报告（STR）或可疑活动报告（SAR）是一种报告，如果金融组织有合理的理由怀疑任何在活动期间发生或尝试过的金融交易，则必须提交给金融监管机构。在这篇文章中，我们探索了一种使用亚马逊基岩中可用的FMS来创建草稿STR的解决方案。
U S Approves 4 67B NASAMS Missile Sale to Egypt
美国国务院已批准了潜在的外国军事销售FMS向埃及的埃及
Kyruus builds a generative AI provider matching solution on AWS
在这篇文章中，我们演示了Kyruus Health如何使用AWS服务来构建指南。我们展示了一项全面管理的服务亚马逊Bedrock如何通过单个API从领先的AI公司和亚马逊提供基础模型（FMS），而Amazon Opensearch服务（Amazon Opensearch Service）是托管搜索和分析服务，共同努力了解有关健康问题的日常语言，并将成员与合适的提供者联系起来。
亚马逊基岩知识库通过支持亚马逊OpenSearch服务托管群集的支持，扩大了其矢量商店的选项，从而进一步增强了其作为完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案的能力。这种增强基于亚马逊基础知识库的核心功能，该功能旨在将基础模型（FMS）与内部数据源连接起来。这篇文章提供了一个全面的，分步的指南，以将亚马逊基础知识基础与OpenSearch服务托管群集作为其矢量商店。
U.S. Approves HH-60W Sale to Norway
美国政府已批准向挪威出售9辆HH-60W Jolly Green II战斗救援直升机。美国国务院已批准了包括HH-60W Jolly Green II战斗救援舵手和相关设备在内的外国军事销售（FMS），其估计费用为2.6美元[…]美国邮政批准的HH-60W销售首先出现在航空公司上。
Streamline machine learning workflows with SkyPilot on Amazon SageMaker HyperPod
这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础架构解决方案[…]
Long-running execution flows now supported in Amazon Bedrock Flows in public preview
我们宣布，在亚马逊基岩流动中的长期执行（异步）流量支持的公众预览。借助亚马逊基石流，您可以将基础型号（FMS），亚马逊基岩提示管理，亚马逊基岩代理，亚马逊基岩知识库，亚马逊基岩护栏和其他AWS服务一起构建和扩展预定义的生成AI工作流程。
Self-reflective Uncertainties: Do LLMs Know Their Internal Answer Distribution?
本文在ICML 2025的可靠和负责任的基础模型（RRFMS）研讨会上接受了本文。不确定量化在将大语言模型（LLMS）带到最终用户时起着关键作用。它的主要目标是LLM应该指出何时不确定其给出答案。尽管过去已经以数值确定性得分来揭示，但我们建议使用LLM的丰富输出空间，LLM的所有可能字符串的空间，以提供描述不确定性的字符串。特别是，我们寻求一个描述LLM答案分布的字符串……
End-to-End model training and deployment with Amazon SageMaker Unified Studio
In this post, we guide you through the stages of customizing large language models (LLMs) with SageMaker Unified Studio and SageMaker AI, covering the end-to-end process starting from data discovery to fine-tuning FMs with SageMaker AI distributed training, tracking metrics using MLflow, and then de
Gold vs The Dollar: The Death Of Fiat In One Chart
Gold vs美元：菲亚特（Fiat）在今天的一家Chartearlier中的死亡，我们报告说，最新的BOFA基金经理调查证实了最已经知道的内容：鞋类男孩，厨房水槽和地下室居住的日间旅行者，更不用说华尔街上的所有人，是短暂的。实际上，根据FMS受访者的说法，专业交易者实际上在创纪录的金额中缩短了美元。但是，尽管我们将抛弃辩论，尽管这创纪录的美元短缺是否会变成创纪录的挤压，但另一个问题是适当的：美元的下降和下降是一次性的一次闪光，还是这里有什么不祥的东西，或者比目光相比要遇到的东西更不祥。事实证明，事实证明，后者的下降是一个真正的变化，而是一台超过了一架，而是一定要越来越高。乌克兰战争当美元的武
