Containerize legacy Spring Boot application using Amazon Q Developer CLI and MCP server
在这篇文章中，您将了解如何使用Amazon Q Developer命令线接口（CLI）与模型上下文协议（MCP）服务器集成，以使运行在房屋上运行的Legacy Java Java Spring应用程序现代化，然后将其迁移到Amazon Web Services（AWS）中，通过将其部署到Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon Eks）上。
Amazon stock knocked as AI spending weighs on profits growth
首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）警告进一步的关税政策不确定性，谁将承担他们的代价
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。
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Amazon Strands Agents SDK: A technical deep dive into agent architectures and observability
在这篇文章中，我们首先介绍了Strands Adents SDK及其核心功能。然后，我们探索它如何与AWS环境集成以进行安全，可扩展的部署，以及如何为生产使用提供丰富的可观察性。最后，我们讨论了实际用例，并提出了一个逐步示例，以说明行动中的链。
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。
今天，我们很高兴地宣布，Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 - Mistral AI的240亿参数大语言模型（LLM），该模型（LLM）已优化，可通过Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon Bedrock Market Place，可用于增强跟随和减少的重复错误，并减少重复错误。亚马逊基岩市场是亚马逊基岩的一种能力，开发人员可以用来发现，测试和使用[…]
The Lenovo ThinkBook G6 is a powerhouse for work and school, and it's 70% off at Amazon
联想Thinebook G6是学生和专业人士的绝佳笔记本电脑，现在，您可以在亚马逊节省超过1,500美元的$ 1,500。
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
在这篇文章中，我们研究了Nippon Life India Asset Management Limited采用的解决方案，该解决方案通过重写用户查询，汇总和重新响应来提高响应的准确性（NAIVE）抹布方法。所提出的解决方案使用增强的抹布方法，例如重新骑行来提高整体精度
Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何使用Strands Agents和Amazon Bedrock创建强大的研究助理来发现药物。该AI助手可以使用模型上下文协议（MCP）同时搜索多个科学数据库，合成其发现，并就药物靶标，疾病机制和治疗领域产生全面的报告。
Amazon Nova Act SDK (preview): Path to production for browser automation agents
在这篇文章中，我们将介绍使Nova Act SDK与众不同的原因，其工作原理以及整个行业的团队如何使用它来自动化基于浏览器的工作流程。
Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP
This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM
Prime Video Nigeria Subscription, Movies & Shows
Amazon Prime视频在尼日利亚工作吗？是的，Prime视频现在在尼日利亚，您可以在Prime视频上观看电影，表演和体育，并使用Naira卡付款。戴维（Davido）正式欢迎Amazon Prime视频到尼日利亚，因为他与他们一起参加了《 Coming to America》电影。尼日利亚的Prime视频订阅，电影和节目首先出现在Flashlearners上，这是Amazon […]多少。
Build an intelligent eDiscovery solution using Amazon Bedrock Agents
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock代理来建立智能的Ediscovery解决方案进行实时文档分析。我们展示了如何通过多代理体系结构一起部署专业代理进行文档分类，合同分析，电子邮件审核和法律文档处理。我们详细介绍实施细节，部署步骤和最佳实践，以创建可扩展的基础，组织可以适应其特定的Edissovery要求。
How PerformLine uses prompt engineering on Amazon Bedrock to detect compliance violations
Performline在营销合规行业内运作，这是更广泛的合规软件市场的专业子集，其中包括各种合规性解决方案，例如反洗钱（AML），了解您的客户（KYC）等。在这篇文章中，Performline和AWS探讨了表演线如何使用AmazonbedRock来加速合规过程，生成可行的见解并提供上下文数据，从而延长了大规模监督必不可少的速度和准确性。
Benchmarking Amazon Nova: A comprehensive analysis through MT-Bench and Arena-Hard-Auto
MT Bench和Arena-Hard的存储库最初是使用OpenAI的GPT API开发的，主要采用GPT-4作为法官。我们的团队通过将其与Amazon Bedrock API集成来扩大其功能，以便使用Anthropic的Claude Sonnet在Amazon上担任法官。在这篇文章中，我们使用MT-Bench和Arena-Hard同时将Amazon Nova模型与通过Amazon Bedrock提供的其他领先的LLM进行比较。
