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利用 AWS 上的代理 AI 加速飞机 IFEC 诊断

Accelerating aircraft IFEC diagnostics with agentic AI on AWS

Panasonic Avionics 与 AWS 和 AWS Generative AI 创新中心合作,在 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和 AWS Glue 上构建代理 AI 系统,用于诊断全球机队的机上娱乐和连接 (IFEC) 问题,将诊断时间从几小时缩短到几分钟,同时保持准确性。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 1 部分:设置 Snowflake 环境

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment

医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据,但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中,您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程,为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 2 部分:使用 Amazon SageMaker Canvas 进行数据准备和模型构建

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中,您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake,准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来,并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码,为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 3 部分:使用 Amazon Quick Sight 可视化见解

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 3: Visualizing insights with Amazon Quick Sight

在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中,您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight,构建交互式仪表板,使用生成式 BI 以自然语言回答问题,并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。

使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 管理 AI 代理工具访问

Govern AI agent tool access with Amazon Bedrock AgentCore Gateway

为您的 AI 代理提供对企业工具的受管控、可审核的访问,而无需整合基础设施。本文介绍了使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建受管工具网关的四范围成熟度模型(连接、控制、目录和强化),仅在真正的治理难题需要时才推进。

代理数据操作平台 (ADOP):数小时内的数据工程

Agentic Data Operations Platform (ADOP): Data engineering into hours

代理数据操作平台 (ADOP) 是 Amazon Bedrock 上的一个参考架构,它使用专门的 AI 代理来自动化整个铜牌到银牌到金牌的数据管道生命周期,将新来源的加入时间从几周压缩到几小时,同时保持数据治理和合规性控制的内联。

通过查询感知压缩降低 Amazon Bedrock 上的 RAG 成本

Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression

输入令牌通常是大规模运行检索增强生成 (RAG) 成本的重要组成部分。本文介绍了 Amazon Bedrock 上的查询感知上下文压缩模式:检索后,较小的模型会在主模型回答之前根据查询过滤检索到的块,从而减少输入令牌和成本,同时保持答案质量。

在 Amazon Bedrock AgentCore 中使用自然语言编写山茱萸策略

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制,现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。

在 Amazon Bedrock AgentCore 上使用代理 AI 扩展云迁移

Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore

了解 AWS Professional Services 如何使用基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的多代理框架来自动执行端到端企业云迁移。专门构建的 AI 代理可以处理发现、基础设施即代码生成、投资组合治理和迁移后操作,从而将 IaC 开发时间从几周缩短到几分钟。

退休服务领导人敦促监护人“敢于尝试”

Retiring Service Leader Urges Guardians to 'Dare to Try'

在华盛顿阿纳科斯蒂亚-博林联合基地举行的退役仪式上,太空部队上将、太空作战负责人 B. Chance Saltzman 敦促监护人拥抱未知任务,从每一次挑战中学习。

美国司法部指控 17 名伊朗人参与网络盗窃活动

DOJ charges 17 Iranians in cybertheft campaign

检察官称 Mabna Institute 窃取了 31.5 TB 的学术数据,并泄露了美国机构和公司的电子邮件帐户。

美国空军飞往南极洲的航班在俄罗斯危险太空活动警告后折返

US Air Force flight to Antarctica turns back after Russian hazardous space activity warning

一架美国空军 C-17A Globemaster III 从新西兰基督城起飞,在收到“潜在危险”太空活动通知后返回。

关于人工智能意识的争论是一个陷阱

Debates over AI consciousness are a trap

“失控”人工智能、“流氓”代理和“自主”行动者——当前的言论会让你相信人工智能代理不仅是清醒的、有意识的,而且还对它们的创造者感到愤怒。德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis)、达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 和萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 等著名科技领袖推动对这些看似“超人”的系统进行监管,而由政策组织领导的独立派系……

特工时代的职业生涯

The Agent-Era Career

以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客网站上,经作者许可在此重新发布。如果人工智能层擅长某件事,那么它就会是任何有答案的事情。学校曾经是一路下来的答案。学校是成功的最终锚定,因为它 [...]

使用 llama.cpp、DFlash 和 Pi 运行 Muse Glimmer 进行本地 Vibe 编码

Run Muse Glimmer for Local Vibe Coding with llama.cpp, DFlash, and Pi

使用 llama.cpp、DFlash 推测性解码和 Pi 在 RTX 3090 GPU 上本地运行 Muse Glimmer,以实现快速、私密、代理的 AI 编码。

人工智能代理律师

A Lawyer for AI Agents

作者:Damien Charlotin,Your human.ai 有许多为人类服务的人工智能律师。我想为人工智能辩护。在...

2026 年 8 月 21 日每周回顾

Weekly Review 21 August 2026

上周我在 Twitter 上发布的一些有趣的链接(我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):Meta 站在开放 AI 模型的一边:https://www.rnz.co.nz/news/world/971653/meta-just-picked-a-side-in-a-big-debate-over-the-future-of-aiIndia 希望使用 AI 为那些需要批准贷款的人提供贷款否则不会得到它们。因为 2008 年并没有真正发生:https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/08/12/i

软计算,第 30 卷,第 7 期,2026 年 7 月

Soft Computing, Volume 30, Issue 7, July 2026

1) 基于拉格朗日插值的优化算法,用于数值优化和航天器轨迹问题作者:Apu Kumar Saha, Sanjoy Chakraborty, Sushmita Sharma 页数:4569 - 46022) Generalizations of k-generications 作者:Jing Jing Yue,Xue-ping Wang 页数:4603 - 46123) Lifting Filters in residuationlaties and它们在多值决策中的应用作者:Saeed Rasouli 页数:4613 - 46334) 模糊参数期权定价模型的守恒定律和精确解作者:Mohamma