The Rise of Semantic Entity Resolution
语义实体分辨率使用语言模型来提高架构对齐的自动化水平，阻止记录（将记录分组为较小，高效的块，以进行全对比较，N²复杂性），匹配甚至合并了重复的节点和边缘。过去，实体分辨率系统依靠统计技巧，例如字符串距离，静态规则或复杂的ETL来对齐，屏蔽，匹配和合并记录。语义实体分辨率使用表示形式学习，以更深入地了解企业领域中的含义，以使与知识图工厂的一部分相同的过程自动化。语义实体解决的帖子首先出现在数据科学上。
在这篇文章中，我们演示了如何使用自然语言和图像查询使用大型视觉模型（LVM）进行语义视频搜索。我们介绍了一些特定于用例的方法，例如时间框架平滑和聚类，以增强视频搜索性能。此外，我们通过在Amazon Sagemaker AI上使用异步和实时托管选项来演示这种方法的端到端功能，以使用拥抱面部模型中心上的公开可用的LVMS执行视频，图像和文本处理。最后，我们将Amazon OpenSearch与其矢量引擎一起用于低延迟语义视频搜索。
Oscars Embrace A.I. with Important Restrictions
这是什么重要的：奥斯卡颁奖典礼A.I.在确保人类创造力的同时，具有重要的限制，从而带来了电影制作的未来。
AI Leaders vs. Laggards: Key Differences Revealed
这是为何重要的：AI领导者与落后者：关键差异揭示了了解成功的AI采用者与其他人不同。
在这篇文章中，我们将使用OpenSearch Service构建混合搜索解决方案，该服务由亚马逊泰坦多模式多模式嵌入G1模型通过Amazon Bedrock提供的多模式嵌入。该解决方案演示了如何使用户提交文本和图像作为查询，以从示例零售图像数据集中检索相关结果。
VibE: A Visual Analytics Workflow for Semantic Error Analysis of CVML Models at Subgroup Level
有效的错误分析对于成功开发和部署CVML模型至关重要。理解模型错误的一种方法是总结误差样本的共同特征。在利用非结构化，复杂数据（例如图像）的任务中，这可能尤其具有挑战性，而模式并不总是显而易见的。另一种方法是分析跨预定义类别的错误分布，这要求分析师提前假设潜在的错误原因。形成此类假设，无需访问明确的标签或注释，因此很难……
Tutorial: Semantic Clustering of User Messages with LLM Prompts
作为开发人员倡导者，跟上用户论坛消息并了解用户在说什么的全局是一项挑战。有很多有价值的内容 - 但是您如何快速发现关键对话？在本教程中，我将向您展示一个AI hack，仅通过提示LLMS来执行语义聚类！ […]帖子教程：使用LLM提示的用户消息的语义聚类首先出现在数据科学上。
Introducing Amazon Kendra GenAI Index – Enhanced semantic search and retrieval capabilities
亚马逊推出了 Amazon Kendra GenAI Index，这是一款旨在增强企业 AI 应用程序的语义搜索和检索功能的新产品。该索引针对检索增强生成 (RAG) 和智能搜索进行了优化，使企业能够构建更有效的数字助理和搜索体验。
The Role of Semantic Layers in Self-Service BI
随着组织数据的增长，其复杂性也随之增加。这些数据复杂性成为业务用户面临的重大挑战。传统数据管理方法难以管理这些数据复杂性，因此需要高级数据管理方法来处理它们。这就是语义层发挥作用的地方。语义层充当数据基础设施之间的桥梁[…] 文章《语义层在自助式 BI 中的作用》首先出现在 Unite.AI 上。
Build a read-through semantic cache with Amazon OpenSearch Serverless and Amazon Bedrock
这篇文章介绍了一种优化基于 LLM 的应用程序的策略。鉴于对高效且经济高效的 AI 解决方案的需求日益增加，我们提出了一种使用重复数据模式的无服务器读取缓存蓝图。借助此缓存，开发人员可以有效地保存和访问类似的提示，从而提高系统的效率和响应时间。
Starmer lost in the semantic weeds as he makes case for plugging the ‘black hole’
预算公布前两天，英国首相承诺未来的日子会更好——但首先，会有一些痛苦英国政治直播——最新更新寻找你内心的英雄。或者，如果不是英雄，那么就是劳动者。在伯明翰的演讲中，凯尔·斯塔默解释了为什么在周三预算公布前他不能再解释更多，他只有一个坚定的承诺。虽然他不能保证未来预算中不会进一步加税，也不能说公共服务的削减会在哪里，但他可以这样说。他的政府所做的一切都是为了劳动人民，劳动人民会通过自我实现的过程本能地知道自己是谁。寻找，你就会找到。希望如此。约翰·克雷斯的《Taking the Lead》由 Little, Brown 出版（18.99 英镑）。要支持《卫报》和《观察家报》，请在 guardia
***通过以下文章，我试图介绍几种新算法，据我所知，我无法找到这些算法。我愿意接受批评并欢迎任何反馈。传统标签搜索如何工作？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该帖子引入语义标签过滤：通过标签相似度增强检索 | 作者 Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
***通过下面的文章，我试图介绍几种新的算法，据我所知，我一直无法找到这些算法。我愿意接受批评，并欢迎任何反馈。传统的标签搜索是如何工作的？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该算法是语义标签过滤简介：通过标签相似度增强检索 | 作者：Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity
语义标签过滤如何使用语义相似性来改进标签过滤***要理解本文，需要了解 Jaccard 相似性和向量搜索。该算法的实现已在 GitHub 上发布，并且完全开源。多年来，我们已经发现了如何从不同模态中检索信息，例如数字、原始文本、图像以及标签。随着定制 UI 的日益普及，标签搜索系统已成为一种方便的方式，可以轻松过滤具有良好准确度的信息。通常使用标签搜索的一些情况是检索社交媒体帖子、文章、游戏、电影甚至简历。然而，传统的标签搜索缺乏灵活性。如果我们要过滤掉包含指定标签的样本，可能会出现这样的情况：特别是对于只包含几千个样本的数据库，可能没有任何（或只有几个）与我们的查询匹配的样本。在结果稀缺的情
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
An overview of Unet architectures for semantic segmentation and biomedical image segmentation
了解有关图像分割中广泛使用的最著名的卷积神经网络架构之一的所有信息。
