Streamline deep learning environments with Amazon Q Developer and MCP
在这篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon Q开发人员和模型上下文协议（MCP）服务器来简化DLC工作流程以自动化DLC容器的创建，执行和自定义。
A Complete Guide to Matplotlib: From Basics to Advanced Plots
本指南的主人基础知识为高级图。避免挫败感，创建清晰的视觉效果，并像专业人士一样自定义。
Deploy a full stack voice AI agent with Amazon Nova Sonic
在这篇文章中，我们展示了如何为一个名为Anytelco的虚构公司创建AI驱动的呼叫中心代理。名为Telly的代理商可以使用模型上下文协议（MCP）框架实现的自定义工具在访问实时客户数据时处理客户查询。
This physical Clicks keyboard is the Pixel 9 upgrade I didn't know I needed
在其物理iPhone键盘成功之后，单击刚刚发布了具有相同高级别可自定义性的Android版本。
Accelerate foundation model development with one-click observability in Amazon SageMaker HyperPod
With a one-click installation of the Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) add-on for SageMaker HyperPod observability, you can consolidate health and performance data from NVIDIA DCGM, instance-level Kubernetes node exporters, Elastic Fabric Adapter (EFA), integrated file systems, Kubernet
在这篇文章中，我们宣布了亚马逊萨吉马制造商Hyperpod支持，用于从SageMaker Jumpstart部署基础模型，以及来自Amazon S3或Amazon FSX的自定义或微调模型。这种新功能使客户可以在相同的HyperPod计算资源上训练，微调和部署模型，从而最大程度地利用整个模型生命周期的资源利用率。
Supercharge your AI workflows by connecting to SageMaker Studio from Visual Studio Code
AI开发人员和机器学习（ML）工程师现在可以直接从其本地Visual Studio代码（VS代码）直接使用Amazon Sagemaker Studio的功能。借助此功能，您可以使用自定义的本地VS代码设置，包括AI辅助开发工具，自定义扩展和调试工具，同时访问SageMaker Studio中的计算资源和数据。在这篇文章中，我们向您展示如何将本地VS代码连接到SageMaker Studio开发环境，以在访问Amazon SageMaker AI计算资源时使用自定义的开发环境。
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。
Gen Z Wedding Planning Meets AI
这是什么重要的：Z Gen Gen婚礼策划符合人工智能，探讨了数字本地人如何使用AI工具来自定义和简化他们的重要日子。
Nya Gemini-verktyg för elever och lärare
Google推出了新的AI工具，例如Gemini for Education，以支持学生和老师，专注于改善学习和简化教学。这些工具包括自定义AI专家和教室和笔记本电脑中的改进功能，旨在安全和负责严格的数据保护政策和适应年龄的控件，使AI可用[…]新的Gemini Post And Gemini Tools for Persopers for Persoting for Ai News首次出现在AI新闻中。
Choosing the right approach for generative AI-powered structured data retrieval
在这篇文章中，我们探讨了五种不同的模式，用于在AWS中实现LLM驱动的结构化数据查询功能，包括直接对话接口，BI工具增强功能以及自定义的文本到SQL解决方案。
How the Wrong 4×4 Bumper Can Throw Off Your Vehicle’s Balance
北京已经举办了人类机器人之间的世界上第一场完全自主的足球比赛，这标志着体现人工智能的发展是一个里程碑。该比赛于6月28日在Yizhuang开发区举行，其中包括四个由中国大学开发的机器人团队，包括Tsinghua大学和中国农业大学。 […]与所有齿轮一起安装4×4是拥有一个齿轮的一半。自定义它可以满足您的冒险，风格和您喜欢应对的地形。在最受欢迎的升级中，4×4保险杠通常在榜单上获得高位，而不仅仅是外观，而且[…]
Context extraction from image files in Amazon Q Business using LLMs
在这篇文章中，我们查看了一个分步实现，用于在Amazon Q Business应用程序中使用自定义文档丰富（CDE）功能来处理独立图像文件。我们将带您浏览CDE中配置的AWS lambda功能来处理各种图像文件类型，并展示该集成如何增强Amazon Q业务提供全面见解的能力的示例场景。
Yaskawa Electric是世界上最大的工业制造商之一，他计划在威斯康星州富兰克林的一个新的多功能校园中投资1.8亿美元。该设施将作为Yaskawa America的新美国总部，巩固伊利诺伊州和威斯康星州的现有业务。此举标志着Yaskawa在北美的占地面积的显着扩展[…] 北京已经举办了人类机器人之间的世界上第一场完全自主的足球比赛，这标志着体现人工智能的发展是一个里程碑。该比赛于6月28日在Yizhuang开发区举行，其中包括四个由中国大学开发的机器人团队，包括Tsinghua大学和中国农业大学。 […] 与所有齿轮一起安装4×4是拥有一个齿轮的一半。自定义它可以满足您的冒险，风格
The Impact Of VR In Custom eLearning: A Game-Changer For Immersive Learning
在一个技术不断发展的时代，虚拟现实（VR）已成为各个行业的变革力量，而教育也不例外。具体而言，VR正在彻底改变自定义电子学习解决方案，为学习者提供高度吸引人的教育经验。该帖子首次发表在电子学习行业上。
Building a custom text-to-SQL agent using Amazon Bedrock and Converse API
在自然语言处理（NLP）和数据库管理领域中，开发强大的文本到SQL功能是一个关键的挑战。 NLP和数据库管理的复杂性在该领域增加，尤其是在处理复杂的查询和数据库结构时。在这篇文章中，我们使用自定义代理实现以及Amazon Bedrock和Converse API引入了一个简单而强大的解决方案，并随附代码与随附的代码一起使用。
The emergence of software-defined vehicles: Transforming transportation from the inside out
软件定义的车辆（SDV）平台是一个综合的软件和硬件体系结构，可以通过软件更新升级和自定义车辆，而不是仅依靠硬件更改。这意味着，可以通过空中（OTA）更新在整个车辆的寿命中增强功能，功能甚至性能，类似于智能手机的更新方式。 […]
