5 Unconventional Sources of Data for Your Next Project
在开展项目时，请超越传统数据源。探索社交媒体和用户生成内容等非常规选项，以获得新见解。
Anthropic simplifies AI access to data sources
Anthropic 推出了模型上下文协议 - 一个简化 AI 与数据源和外部工具集成的开源框架。通过提供通用标准，MCP 增强了 AI 功能并消除了对定制解决方案的需求。
FAA RFI for AI integration of Safety Data Sources with Predictive tools
美国联邦航空局最近发布了一份市场调查/信息请求 (RFI)，以整合各种航空系统，使用（开发）分析来预测风险并提供支持性补救措施参考数据。该通知还要求提供已经可用的算法、软件和硬件。很久以前，交通部监察长将 FAA 称为……
To modernize the consumer price index — the most widely used measure of inflation in the U.S. — the Bureau of Labor Statistics should accelerate its use of new sources of data and develop price indexes based on different income levels, says a new report.
Sparklyr 1.7 提供了备受期待的改进，包括用于图像和二进制数据源的 R 接口、几个新的 spark_apply() 功能以及与 sparklyr 扩展的更好集成。
How Model Context Protocol (MCP) Is Standardizing AI Connectivity with Tools and Data
随着人工智能（AI）继续在整个行业中获得重要性，AI模型，数据源和工具之间需要集成的需求变得越来越重要。为了满足这一需求，模型上下文协议（MCP）已成为标准化AI连接性的关键框架。该协议允许AI模型，数据系统和工具进行交互[…]模型上下文协议（MCP）如何将AI连接标准化使用工具和数据首先出现在Unite.ai上。
Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents
今天，MCP正在为代理提供标准访问，以访问扩展的可访问工具列表，您可以使用这些列表来完成各种任务。在这篇文章中，我们向您展示了如何构建一个使用MCP访问数据源以快速构建生成AI应用程序的亚马逊基石代理。
ドイツの民間医療保険及び民間医療保険会社の状況（１）－2023年結果－
■关于德国私人医疗保险和私人医疗保险公司的情况的摘要，在基础研究所报告中，“德国医疗保险系统（2） - 与公共医疗保险公司的竞争环境中的私人医疗保险和私人医疗保险公司的状况”（2016年4月4日），我们在基于2014年基于2014年的国家保险系统中的现有状况以及基于国家健康保险系统的整体情况。从那以后，我在年度保险退休金重点上报告了最新情况。去年，我们报道了2022年的“德国私人健康保险和私人健康保险公司的状况（1） - 2022年的结果”（2024年3月5日）和“德国私人健康保险和私人健康保险公司的状态（2） - 2022年结果”（2023年3月11日）。该报告基本上是根据2023来更新
Why is STEM Education Important for Women? Challenges and Opportunities
STEM领域（科学，技术，工程和数学）长期以来一直是创新和经济增长的基石。妇女为STEM领域带来了独特的观点和创造力，推动了创新和全面解决问题。他们的代表激发了子孙后代，减少了性别差异，并导致更具包容性的解决方案，从而使整个社会受益。然而，尽管最近有所收获，但妇女仍面临大量人为不足和独特的挑战。让我们看看为什么STEM教育对女性很重要。利用多个数据源和研究，我们将探索当前的代表性，妇女遇到的障碍，多样化的劳动力的好处，机构干预措施以及STEM中女性的未来前景。 STEM教育促进了批判性思维，创造力和解决问题的技能。它为个人做好准备，为高需求职业做好准备，推动创新并应对全球挑战。 STEM ed
在这篇文章中，我们展示了如何使用自定义数据源连接器将Alation的业务策略与Amazon Q Business应用程序集成的示例。
Amazon Q Business simplifies integration of enterprise knowledge bases at scale
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon S3 将企业数据与 Amazon Q Business 集成来构建知识库解决方案。这种方法可帮助组织提高运营效率、缩短响应时间并从历史数据中获得有价值的见解。该解决方案使用 AWS 安全最佳实践来促进数据保护，同时使团队能够从各种数据源创建全面的知识库。
Harnessing Amazon Bedrock generative AI for resilient supply chain
通过利用 Amazon Bedrock 的生成式 AI 功能和工具，您可以创建一个智能神经中枢，连接各种数据源，将数据转换为可操作的见解，并制定全面的计划以减轻供应链风险。这篇文章介绍了 Amazon Bedrock Flows 如何连接您的业务系统、监控医疗设备短缺情况，并根据来自 Amazon Bedrock 知识库的知识或直接存储在 Amazon S3 中的数据提供缓解策略。您将学习如何创建一个领先于供应链风险的系统。
Implement RAG while meeting data residency requirements using AWS hybrid and edge services
在本文中，我们展示了如何将 Amazon Bedrock Agents 扩展到混合和边缘服务（例如 AWS Outposts 和 AWS Local Zones），以使用本地数据构建分布式检索增强生成 (RAG) 应用程序，从而改善模型结果。借助 Outposts，我们还涵盖了完全本地 RAG 应用程序的参考模式，该应用程序需要基础模型 (FM) 和数据源都驻留在本地。
London Stock Exchange Group uses Amazon Q Business to enhance post-trade client services
在这篇博文中，我们探讨了伦敦证券交易所集团 (LSEG) 使用 Amazon Q Business 开发的客户服务代理助理应用程序。我们将讨论 Amazon Q Business 如何在生成答案方面节省时间，包括总结文档、检索复杂会员查询的答案以及组合来自不同数据源的信息（同时为每个答案使用的数据源提供文内引用）。
Filling in NZ’s productivity data gaps
生产力增长是了解经济的一个重要因素，但研究人员指出，用于衡量生产力增长的关键数据库之一并没有包含所需的所有数据。研究人员开发了一种方法，使用额外的数据源（公司级年度商品和服务税 (GST) 申报表）来填补这些数据空白。研究人员表示，由此产生的“完整”生产力数据集为研究人员提供了一种额外的方法来研究以前在生产力数据中代表性不足的企业。
Claude’s Model Context Protocol (MCP): A Developer’s Guide
Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 是一种开源协议，可实现 AI 助手与数据库、API 和企业工具等数据源之间的安全双向通信。通过采用客户端-服务器架构，MCP 标准化了 AI 模型与外部数据交互的方式，从而无需为每个新数据源进行自定义集成。关键组件 […]The post Claude 的模型上下文协议 (MCP)：开发人员指南首先出现在 Unite.AI 上。
Automate actions across enterprise applications using Amazon Q Business plugins
Amazon Q Business 是一款生成式 AI 助手，可通过解决问题、生成内容和提供跨企业数据源的见解来提高员工的工作效率。除了搜索索引的第三方服务外，员工还需要访问动态、近乎实时的数据，例如股票价格、休假余额和位置跟踪，这可以通过 Amazon Q Business 插件实现。 […]
