GeM关键词检索结果

GeM 表示,十年内 GMV 从 42.2 亿卢比增至 15.5 亿卢比

GeM posts increase in GMV to ₹1.55 lakh crore from ₹422 crore in a decade

GeM 正在成为自力更生的关键驱动力,同时也加强了 Viksit Bharat 的基础

Gemini Notebook 现在可以分析您的 Google Play 图书:我使用此功能的 3 种方式

Gemini Notebook can analyze your Google Play books now: 3 ways I use this feature

导入受支持的 Google Play 图书,Gemini Notebook 将使用它作为信息源来生成报告、测验、播客等。

5 颗数学宝石 #202

5 Maths Gems #202

欢迎来到我的第 202ndgems 帖子。在这里,我为数学教师分享一些最新的新闻、想法和资源。1。 Visual Maths Builder@mrallanmaths 分享了他的新网站 Visualmathsbuilder.com,该网站可以帮助教师创建清晰的、适合课堂使用的表示形式。它是免费的,无需登录 - 使用它来创建动画视觉模型,展示方法如何以及为何工作。2.&

在 Amazon SageMaker Feature Store 中批量写入和发现记录

Batch write and discover records in Amazon SageMaker Feature Store

Amazon SageMaker Feature Store 现在支持两个新 API:BatchWriteRecord 在一次调用中跨多个功能组写入最多 25 条记录,ListRecords 枚举功能组内的记录标识符。在这篇文章中,我们将通过可用于入门的代码示例来介绍每个 API。

Deepgram 通过增强指标加深 Amazon SageMaker AI 可观测性

Deepgram deepens Amazon SageMaker AI observability with Enhanced Metrics

自托管语音 AI 需要进行可观察性权衡:驱动容量规划和成本管理的数字被锁定在供应商容器内。 Deepgram 通过两项功能缩小了 Amazon SageMaker AI 的这一差距,这些功能可将计费、使用情况和每个 GPU 指标直接存入您自己的 Amazon CloudWatch 账户中。

分散负载:Salesforce 如何使用 SageMaker Inference 组件实现多可用区 HA

Spreading the load: How Salesforce met Multi-AZ HA with SageMaker Inference Components

了解 Salesforce 如何使用 Amazon SageMaker AI Inference 组件放置(SchedulingConfig 参数)跨多个可用区分发模型副本,满足其多可用区高可用性合规性要求,同时又不牺牲多模型共同托管的成本效率。

法律界蓬勃发展,AI 投资回报率 OMG! + 法律创新者

Legal World Is Booming, AI ROI OMG! + Legal Innovators

纳什维尔举办了一场派对,但 Google 的新 Gemini Enterprise for Legal 抢尽了风头 - 请参阅此处的 AL 报道 - 以及......

Google、Weil + Gemini Enterprise 法律事务

Google, Weil + Gemini Enterprise for Legal

美国领先的律师事务所 Weil 为 Google 新的 Gemini Enterprise for Legal 的开发做出了贡献。人工智能律师采访了Weil首席人工智能安德鲁·西蒙……

诚信管理咨询公司

Integrity Management Consulting, Inc.

弗吉尼亚州麦克莱恩的Integrity Management Consulting, Inc.抗议向弗吉尼亚州亚历山大的ASET Partners Corporation发出的招标订单。

Gemini for Legal与中心之战

Gemini for Legal and the Battle for Centrality

谷歌推出Gemini Enterprise for Legal(GEL)将对法律科技产生长期影响,但Artificial Lawyer已经可以清楚地看到一件事:

Google为法律行业推出Gemini Enterprise

Google Launches Gemini Enterprise for Legal

正如AL所预测的,又一家科技巨头进入了法律领域。谷歌云推出了Gemini Enterprise for Legal,一个“企业级、专门构建的代理式AI...

深入探讨:学生贷款、公共支出和权力下放资金缺口

Going deeper: Student loans, public expenditure and the devolution funding gap

Google Classroom中的AI生成评分标准

AI-Generated Rubrics in Google Classroom

该文章《Google Classroom中AI生成的评分标准》首次发表于Shake Up Learning。在Google Classroom中创建评分标准现在变得更加容易。这不是一个提示……这是Google Classroom和Gemini更智能地协同工作!没有空白框要求您

MD Aircraft、Wings Capital Management和Blue Skies Aviation签署10架电动MDA1意向书

MD Aircraft, Wings Capital Management, and Blue Skies Aviation sign LOI for 10 electric MDA1s

Wings Capital Management和Blue Skies Aviation Solutions与MD Aircraft签署了预购协议,以确保10架全电动MDA1 eViator飞机的生产席位,展示了其对引进[…]的承诺。

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。