用例关键词检索结果

基于 Terraform 和 GitHub 实现安全的 MLOps 平台

Implement a secure MLOps platform based on Terraform and GitHub

机器学习操作 (MLOps) 是人员、流程和技术的结合,可有效生产 ML 用例。为了实现这一目标,企业客户必须开发 MLOps 平台来支持 ML 用例生命周期的可重复性、稳健性和端到端可观察性。这些平台基于多帐户设置,采用严格的安全约束,开发最佳 [...]

基于推理的异常检测框架:跨域异常检测的实时、可扩展且自动化的方法

Reasoning-based Anomaly Detection Framework: A Real-time, Scalable, and Automated Approach to Anomaly Detection Across Domains

检测大型分布式系统中的异常存在一些挑战。第一个挑战来自需要处理的数据量。在高吞吐量环境中标记异常需要仔细考虑算法和系统设计。第二个挑战来自在生产中利用此类系统的时间序列数据集的异质性。在实践中,异常检测系统很少针对单个用例部署。通常,需要监控多个指标,通常跨多个领域(例如工程、业务和……

法律punx:“ AI模型微调被高估了”

Law Punx: ‘AI Model Fine-Tuning Is Overrated’

在这场 Law Punx 爆炸中,Spellbook 的 Scott Stevenson 讨论了针对法律用例微调人工智能模型的局限性,认为它已经成为......

本田在日本推出免提移动设备

Honda launches hands-free mobility device in Japan

本田已开始在日本的Uni-One个人出行设备销售,以办事处,工作场所和大型设施等领域的企业客户为目标。在人们乘汽车或其他运输工具到达后,Uni-One被设计为“可用于目的地的移动设备”。本田说,潜在的用例包括将大型人员移动[…]

退伍军人事务:关键AI实践可以帮助应对挑战

Veterans Affairs: Key AI Practices Could Help Address Challenges

GAO Fundergenative人工智能(AI)系统创建了使用算法的输出,这些算法通常在从Internet获得的文本和图像进行训练。 Technological advancements in the underlying systems and architecture, combined with the open availability of AI tools to the public, have led to widespread use.The Department of Veterans Affairs (VA) increased its number of AI use

为什么基于任务的评估重要

Why Task-Based Evaluations Matter

本文改编自我在Deeplearn 2025上的演讲系列:从原型到生产:代理应用程序的评估策略。基于TASK的评估,该评估衡量了AI系统在用例特异性,现实世界中的表现,不足和本局的研究。在AI文献上,仍然对基础模型基准有了重点。基准测试对于进行研究和比较广泛的一般能力至关重要,但是它们很少干净地转化为特定于任务的性能。为什么基于任务的评估重要的帖子首先出现在数据科学方面。

NetDocuments启动法官分析应用程序

NetDocuments Launches Judge Analytics App

DMS Company NetDocuments通过一组新的NDMAX Studio应用程序从其核心用例中进一步分支。其中最有趣的...

Genspark AI vs。 MANUS AI:哪个AI超级代理商在2025年领先?

Genspark AI Vs. Manus AI: Which AI Super Agent Takes the Lead in 2025?

发现Genspark AI和Manus AI之间的最终2025摊牌。探索他们的优势,用例,AI超级代理商赢得了数字营销人员和创新者的竞赛。

发现了第一个AI驱动的勒索软件,但它并不活跃 -

First AI-powered ransomware spotted, but it's not active – yet

哦,看,OpenAI的GPT-OSS-20B模型恶意软件研究人员Anton Cherepanov和Peter Strycek的用例已经发现了他们所说的“第一个已知的AI驱动勒索软件”,他们称为提示锁。

与Amazon Q Business一起加速企业AI实现

Accelerate enterprise AI implementations with Amazon Q Business

Amazon Q Business为AWS客户提供了一种可扩展且全面的解决方案,以增强组织整个组织的业务流程。通过仔细评估您的用例,实施最佳实践以及使用本文提供的架构指导,您可以部署Amazon Q业务来改变您的企业生产力。成功的关键在于启动小小的,快速证明价值,并在整个组织中系统地扩展。

Infosys如何利用Amazon Bedrock转换技术帮助办公桌操作

How Infosys Topaz leverages Amazon Bedrock to transform technical help desk operations

在此博客中,我们研究了一个大型能源供应商的用例,其技术帮助办公桌代理接听客户的电话和支持现场代理。我们使用Amazon Bedrock以及Infosys Topaz™的功能来构建一个生成的AI应用程序,该应用程序可以减少呼叫处理时间,自动化任务并提高技术支持的整体质量。

数据科学中的模块化算术

Modular Arithmetic in Data Science

模块化算术是一个数学系统,其中数字在达到一个称为模量的值后循环回开始。该系统通常称为“时钟算术”,因为它与模拟12小时表示时间的相似之处。本文提供了模块化算术的概念概述,并探讨了[…]数据科学中的模块化算术中的实际用例,首先出现在数据科学方面。

用Amazon Sagemaker Hyperpod支持P6E-GB200 Ultraservers

Train and deploy AI models at trillion-parameter scale with Amazon SageMaker HyperPod support for P6e-GB200 UltraServers

在这篇文章中,我们回顾了P6E-GB200 Ultraservers的技术规格,讨论其性能优势,并突出关键用例。然后,我们走过如何通过灵活的培训计划购买超声处理能力,并开始使用带有Sagemaker Hyperpod的Ultraservers。

中国的数字元飞行员忠诚和奖励计划

China’s digital yuan pilots loyalty and rewards programs in retail

请注意,我们无权提供任何投资建议。此页面上的内容仅用于信息目的。中国的中央银行已开始为数字人民币试用新用例,将货币与消费者忠诚度和奖励计划融合在一起。这一扩展旨在增加实际的……继续阅读中国数字元飞行员的忠诚度和奖励计划中,零售业中国数字元飞行员的忠诚度和奖励计划首先出现在经济观察中。

什么是2025年企业的最高AI投资

What Are Enterprises’ Top AI Investments in 2025

了解企业在2025年对AI的投资(从内容和代码生成到网络安全)以及使这些用例赢得的ROI因素。

在2025年建立AI虚拟助手:5我们平台危机的关键课程

Building AI Virtual Assistants in 2025: 5 Critical Lessons from Our Platform Crisis

您的AI助手演示是完美无缺的。利益相关者留下了深刻的印象,用例引人注目,ROI预测看起来令人难以置信。但是,在生产部署的三个星期后,用户投诉正在涌入,您的对话流程完全被打破了。听起来像一场噩梦?不幸的是,这种情况现在正在数百个组织中发挥作用。 […]Artykuł在2025年建立了AI虚拟助手:5我们平台危机Pochodzi Z Serwisu dlabs.ai的关键课程。

与代理商SDK实践:多代理协作

Hands-On with Agents SDK: Multi-Agent Collaboration

探索交接和代理 - 作为工具的模式,它们的用例,以及如何使用Openai Adents SDK和简化来自定义它们。与代理SDK的邮政动手操作:多代理协作首先出现在数据科学方面。

介绍Amazon Bedrock AgentCore浏览器工具

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。