在时装行业中，团队经常会迅速进行创新，经常利用AI。共享内容，无论是通过视频，设计还是其他方式，都可以带来内容审核的挑战。产生和共享不适当，进攻或有毒内容的风险（通过故意或无意采取的行动）仍然存在风险。在这篇文章中，我们介绍了亚马逊基岩护栏的多模式毒性检测功能，以防止有毒内容。无论您是时装行业的企业巨头还是一个新兴的品牌，都可以使用此解决方案来筛选潜在的有害内容，然后才能影响品牌的声誉和道德标准。出于本文的目的，道德标准是指时装设计师可以创建的有毒，不尊重或有害内容和图像。
Захарова напомнила потребовавшему компенсаций от РФ Мерцу о преступлениях Запада
总理FRG Friedrich Mertz要求在乌克兰获得5000亿欧元的补偿，他忘记了俄罗斯遭受西方国家遭受的损失。因此，7月11日，俄罗斯联邦外交部的官方代表玛丽亚·扎哈罗娃（Maria Zakharova）对德国元首的声明发表了评论。扎卡罗娃说：“我在想，也许是时候了，我们要计算多少谁？你可以从1918- 1922年的西方干预开始。意愿谈论了国家国家国家远征军的罪行。”
Use K8sGPT and Amazon Bedrock for simplified Kubernetes cluster maintenance
这篇文章展示了与Amazon Bedrock在AWS中运行K8SGPT的最佳实践：K8SGPT CLI和K8SGPT操作员。它展示了该解决方案如何通过连续监视和操作智能来帮助SRES简化Kubernetes群集管理。
How Rocket streamlines the home buying experience with Amazon Bedrock Agents
Rocketaiagent不仅仅是数字助理。这是由代理AI支持的重新构想客户参与方法。通过将Amazon Bedrock代理与Rocket的专有数据和后端系统相结合，Rocket在不等待的情况下创造了24/7的更智能，更可扩展和更多的人类体验。这篇文章探讨了火箭如何使用亚马逊基岩代理商将这种愿景带入生活，从而为AI驱动支持的新时代提供动力，该时代始终可用，深入个性化和建立以采取行动。
Query Amazon Aurora PostgreSQL using Amazon Bedrock Knowledge Bases structured data
在这篇文章中，我们讨论了如何使您的Amazon Aurora PostgreSQL兼容版数据可通过Amazon Bedrock知识库进行自然语言查询，同时保持数据新鲜度。
Configure fine-grained access to Amazon Bedrock models using Amazon SageMaker Unified Studio
在这篇文章中，我们演示了如何使用SageMaker Unified Studio和AWS Identity and Access Management（IAM）来为Amazon Bedrock模型建立强大的许可框架。我们展示了管理员如何在安全，协作的环境中精确管理哪些用户和团队可以访问特定模型。我们指导您创建粒状权限以控制模型访问，并使用常见企业治理方案的代码示例。
这篇文章演示了如何将Amazon Bedrock流媒体API与AWS AppSync订阅集成在一起，从而显着提高了AI助手响应能力和用户满意度。通过实施这种流媒体方法，全球金融服务组织将复杂查询的初始响应时间减少了约75％，从10秒到仅2-3秒，可以使用户能够在生成时查看响应，而不是等待完整的答案。
Hackers weaponize Shellter red teaming tool to spread infostealers
黑客正在滥用合法的红色小组工具炮弹，以扩散偷窃器恶意软件。 Elastic Security Labs使用商业AV/EDR逃避工具炮弹确定了几项恶意软件活动。该工具最初是为合法的红色团队运营而设计的，但是，威胁行为者现在采用了它来绕过安全措施[…]
ФК «Челси» одержал победу над ФК «Флуминенсе» благодаря двум дублям соперника
London football club (FC) “Chelsea” defeated the Brazilian FC “Fluminens” in the semifinals of the club World Cup (World Cup) with a score of 2: 0. The “Chelsea” brought twice the Brazilian beginner of the JoAU Pedru team on the 18th and 56th minutes “In the final of the Chelsea tournament“ Chelsea
Accelerate AI development with Amazon Bedrock API keys
今天，我们很高兴地宣布，亚马逊基岩的开发人员体验：API Keys。 API密钥可快速访问Amazon Bedrock API，从而简化了身份验证过程，以便开发人员可以专注于构建而不是配置。
Combat financial fraud with GraphRAG on Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon Neptune Analytics使用Amazon Bedrock知识库来构建财务欺诈检测解决方案。
Classify call center conversations with Amazon Bedrock batch inference
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock批处理推理能力构建端到端的解决方案，并使用人类的Claude Haiku模型构建端到端解决方案。我们将浏览分类的旅行社呼叫中心对话分为类别，展示如何生成合成培训数据，处理大量文本数据以及使用AWS服务自动化整个工作流程。
Effective cross-lingual LLM evaluation with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何使用亚马逊基岩的评估功能在不需要本地化提示或自定义基础架构的情况下在语言障碍中提供可靠的结果。通过全面的测试和分析，我们共享实用策略，以帮助降低多语言评估的成本和复杂性，同时保持全球大型语言模型（LLM）部署的高标准。
How INRIX accelerates transportation planning with Amazon Bedrock
Inrix率先使用连接车辆的GPS数据进行运输智能。在这篇文章中，我们与Amazon Web Services（AWS）客户Inrix合作，展示了如何使用Amazon Bedrock使用丰富的运输数据来确定特定城市位置的最佳对策，以及如何在Street View图像中自动将这些对策自动可视化。与使用概念图的传统方法相比，这种方法允许大量的计划加速。
今天，我们很高兴地宣布，Qwen3是QWEN家族中最新一代的大型语言模型（LLMS），可通过亚马逊基岩市场和Amazon Sagemaker Jumpstart获得。通过此启动，您可以在0.6B，4B，8B和32B参数尺寸中部署QWEN3模型，以构建，实验和负责任地扩展您的生成AI应用程序。在这篇文章中，我们演示了如何在Amazon Bedrock Marketplace和Sagemaker Jumpstart上使用Qwen3开始。
Build a just-in-time knowledge base with Amazon Bedrock
传统的检索增强发电（RAG）系统通过摄入和维护可能永远不会查询的文档的嵌入来消耗宝贵的资源，从而导致不必要的存储成本和降低的系统效率。这篇文章提出了一个即时知识库解决方案，该解决方案通过智能文档处理来减少未使用的消费。该解决方案仅在需要时处理文档，并自动删除未使用的资源，因此组织可以扩展其文档存储库，而无需按比例增加基础架构成本。
Agents as escalators: Real-time AI video monitoring with Amazon Bedrock Agents and video streams
在这篇文章中，我们展示了如何构建一个完全可部署的解决方案，该解决方案使用OpenCV，Amazon Bedrock来处理视频流，以通过亚马逊基岩代理进行上下文场景的理解和自动响应。该解决方案扩展了使用Amazon Bedrock代理和知识库在Automate Chatbot中显示的功能，用于文档和数据检索，这些功能使用Amazon Bedrock代理进行了文档和数据检索进行了讨论。在这篇文章中，我们将亚马逊基岩代理应用于实时视频分析和事件监控。
[Botany • 2025] Garcinia kusumae (Clusiaceae) • A New Species From Assam, India
Garcinia Kusumae J. Sarma＆Barbhuiya，sarma et barbhuiya。 2025.doi：doi.org/10.1002/fedr.70018 Abstracta新物种，Garcinia kusumae（Clusiaceae），并从印度阿萨姆邦（Assam）进行了描述。提供了与形态相似物种的详细比较，以支持其新颖性。 This discovery contributes to the underexplored diversity of Garcinia in Northeast India and highlights the importance o
