Enhancing LLM accuracy with Coveo Passage Retrieval on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何将Coveo的通过API部署为Amazon Bedrock Adent Action Group，以提高响应精度，因此Coveo用户可以使用其当前的索引来快速在其组织中迅速部署新的生成体验。
TC 3-20.31-120, Gunnery: Heavy Tank Tower Prompts
这是第二篇文章，涵盖了枪手手册的更改，培训通告（TC）3-20.31-120，等待本财政年度出版（FY）....
増え行く単身世帯と消費市場への影響（４）－教養娯楽・交際費から見る「自分時間」「人間関係」「自己表現」への投資
■总结本文，我们分析了“其他消费支出”，主要是使用内政和通讯部“家庭调查”的单人家庭的教育和娱乐费用以及娱乐费用。在通识教育和娱乐费用方面，世代和性别证实了明显的差异：面向休闲的年轻人，以阅读和学习为导向的老年人以及中年男性的数字使用。在“其他消费者支出”中，对人际关系的投资态度很突出，老年妇女的娱乐费用（18,751日元）大约是其他团体的两倍，而年轻人更有可能花在头发，美容和个人物品上。这些消费行为可以通过三个轴线组织：对“自我时间”，“人际关系”和“自我表达”的投资。与2019年相比，年轻妇女实际上将其教育和娱乐费用增加了44.4％，而中年妇女实际上将其“其他消费支出”降低了36.8％，这
A Look Back: Evaluating Teachers In Order To Fire Them?
在接下来的几个月中，我每天都会从过去重新发布一篇文章，我认为读者仍然会觉得有用。我从头开始 - 这篇文章首次出现在2009年。纽约 - 市长迈克尔·彭博（Michael Bloomberg）已下令该市的公立学校开始使用学生成就数据[…]
Variation Of Cost-Minimizing Technique With Increased Net Output And Extensive And Intensive Rent
图1：成本最小化技术1.0简介这篇文章是我的一个示例之一，其中包括广泛而密集的租金。除非您阅读该帖子，否则我不希望这会有意义。我很难看出该示例的细节。DavidRicardo区分了广泛的租金和密集租金。他似乎似乎更着重于广泛的租金。即使如此，他也考虑了广泛而密集的租金的结合：“通常，通常会发生在第2、3、3、4或5号或5号土地之前，或劣质土地被培养，资本可以在耕种的土地上更加有效地使用，这可能是在培养中的生产。威尔不会增加100个季度，它可以增加85个季度，并且该数量超过了在第3号土地上使用相同资本所能获得的。” - 戴维·里卡多（David Ricardo），《原则》，不认识到效率的顺序，也
Train and deploy models on Amazon SageMaker HyperPod using the new HyperPod CLI and SDK
在这篇文章中，我们演示了如何使用新的Amazon Sagemaker HyperPod CLI和SDK来简化通过使用完全碎片数据并行的分布式培训（FSDP）（FSDP）和模型部署进行推理的分布式培训训练和部署大型AI模型的过程。这些工具通过直接命令提供了简化的工作流程，以实现常见任务，同时通过SDK为更复杂的要求提供灵活的开发选项，以及全面的可观察性功能和准备生产的部署功能。
Apply For Hot Jobs Vacancies At The Bridge Clinic
招募目前正在桥诊所正在进行。有关更多详细信息，请继续阅读这篇文章……在桥诊所，我们会尽力而为。我们的医务人员拥有所有的技能，知识和专业知识，可以为夫妻提供最佳的受孕机会。我们的国际合作伙伴使我们可以访问其他任何地方都找不到的技术和技术。 […]该帖子在桥诊所申请热门工作空缺，首先出现在Flashlearners上。
Build a serverless Amazon Bedrock batch job orchestration workflow using AWS Step Functions
在这篇文章中，我们引入了一种灵活且可扩展的解决方案，该解决方案简化了批处理推理工作流程。该解决方案提供了一种高度可扩展的方法来管理您的FM批处理推理需求，例如为数百万个文档生成嵌入方式，或使用大型数据集运行自定义评估或完成任务。
Your Leadership Development Is Missing The Mark
领导力不是一定程度的。那么，为什么大多数开发计划仍然以这种方式对待呢？这篇文章最初是在电子学习行业上发表的。
Natural language-based database analytics with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。
Deploy Amazon Bedrock Knowledge Bases using Terraform for RAG-based generative AI applications
在这篇文章中，我们演示了如何使用Terraform自动化Amazon知识库的部署。
Ocean of motion: Modeling coastal flood risks
计算建模可以改善科学家和计划者如何理解和准备我们海岸甚至内陆的自然灾害。在《国际数学建模和数值优化杂志》上发表的一篇文章中，该团队解释了他们如何使用MATLAB开发模型来模拟在浅水区，沿海地区，河流，河流和水库的水的运动。
Announcing the new cluster creation experience for Amazon SageMaker HyperPod
借助新的群集创建体验，您可以单击一键创建SageMaker HyperPod群集，包括所需的先决条件AWS资源，并自动使用规定默认值。在这篇文章中，我们探索了亚马逊萨吉式制造商Hyperpod的新集群创建体验。
Overcoming Common Engagement Challenges Through Learning Personalization
让我们看一下个性化的虚拟培训如何帮助您浏览参与障碍并实现L＆D目标。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
The Second of Two Sea Ice Trilogies: Real Time
下面的第二部三部曲这次没有Rudebusch，也可以对待北极海冰的预测，但从实时的，固定的目标（9月），透视图。所有的工作都属于美国北极研究联盟（ARCUS）及其海冰预测网络（SIPN）的伞，该网络负责监督海冰展望（SIO）。在下一篇文章中有关Arcus的更多信息。但是现在让我们看一下第二部三部曲。基本功能工程的实时预测方法是f.x的Indiebold。和Gobel，M。（2022），“固定目标北极海冰预测的基准模型”，《经济信》，215，110478，它与在迪尔德（Diebold）中的特征工程实时机器学习方法进行了比较特征工程线性回归和机器学习模型的滑行图，”能源经济学，124，106833
A Look Back: Compasses Or Road Maps?
在接下来的几个月中，我每天都会从过去重新发布一篇文章，我认为读者仍然会觉得有用。我从一开始就开始 - 这篇文章首次出现在2009年。我阅读，听到甚至写了很多有关“技术”的文章，这些技术应该改善学校和教室[…]
