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。
UMD student invents laser system visualization tool during Army Research Laboratory internship
UMD 学生今年夏天加入了 ARL，通过她的工作来获得洞察力并支持实验室的使命，以改变未来陆军系统的设计流程。
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。
Enterprise Supply Chain Risk Manager: An enterprise solution to a shared problem
CECOM ILSC 工业基地团队正在开发企业供应链风险管理器 (eSCRM)，这是一个提供新可视性的数字平台。
Part 2: Amazon Bedrock cost attribution with Amazon Athena and CUDOS
了解如何使用 Amazon Athena 和 CUDOS 控制面板可视化和分析 Amazon Bedrock 成本归因。本文展示了如何使用 IAM 主体数据设置 CUR 2.0，按主体、项目和团队查询 Bedrock 支出，以及构建仪表板来跟踪整个组织的 AI 成本。
New U.S. Disease Tracker strengthens monitoring of vaccine-preventable diseases
网站最初通过详细的可视化跟踪州/州级别的麻疹、脑膜炎和百日咳
A Simplified View of the Jacobian Conjecture
完整的猜想是在抽象域上陈述的，但反例是一个具体的 3D 函数，我们可以使用熟悉的几何思想和一点代数来解释和可视化它。雅可比猜想的简化视图首先出现在走向数据科学上。
5 Best AI Tools for Data Analysis You Should Try in 2026
探索五种最佳的数据分析人工智能工具，它们可以更快地清理数据、编写代码、创建可视化效果和生成见解。
Astronomers catch a “dark comet” red-handed
我们追踪和可视化太空中小岩石的能力仍在不断提高。有时我们会发现一块太空岩石让我们想起这一事实。美国宇航局喷气推进实验室的 Davide Farnocchia 领导的一篇新论文详细介绍了其中一块岩石，该论文最近发表在《自然天文学》杂志上，该研究小组[…]天文学家亲手捕获一颗“黑暗彗星”的文章首先出现在《Knowridge Science Report》上。
生命保険のAI相談に、消費者は何を求めているのか－自分が主導権を失うことなく、納得して選べる安心の設計とは
■总结 在考虑购买保险时，很多人都会想知道这是否适合自己，保费是否太高，以及保险是否能为家人提供足够的保障。最近，通过聊天或语音提问的人工智能咨询越来越多地用于此类保险咨询。那么，我们在保险人工智能咨询中寻找什么？在本文中，我们将根据 Nissay 研究所进行的调查结果来考虑消费者对人寿保险人工智能咨询的期望。调查中排名靠前的项目是“我可以随时停止使用它”、“我可以删除我输入的信息”、“如果需要的话我可以与某人交谈”以及“当人工智能犯错误时我可以纠正或接管”。换句话说，许多人似乎并不希望人工智能决定一切，而是更看重能够自己检查事情并根据自己的理解做出决定，即使使用人工智能也是如此。人寿保险是影
