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。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
Digital Footprints: Decoding India’s Inbound Tourism through Internet Searches
Lokesh和R Jayaraman在此RBI May-25 Bulletin文章中通过互联网搜索估算入站旅游：本文探讨了与非传递高频数据源Google（DIG）的目的地见解，以跟踪印度的入站旅游。 DIG通过与旅行有关的搜索监视全球旅游趋势。该研究研究了外国游客到达（FTA）和[…]
Humanoid Policy ~ Human Policy
针对人形机器人的培训操纵政策会涉及数据，从而增强了其跨任务和平台的稳健性和泛化。但是，仅从机器人示范中学习是劳动密集型的，需要昂贵的远程操作数据收获，这很难扩展。本文研究了更可扩展的数据源，即中心的人类示范，以作为机器人学习的跨体型培训数据。我们从数据和建模观点来减轻人形生物与人类之间的实施差距。我们收集了一个以egipentric任务为导向的数据集（PH2D）…
本文中的许多数据来自宗教景观研究（RLS）。我们还借鉴了从皮尤研究中心（Pew Research Center）的美国趋势小组（ATP）进行的调查收集的数据以及一般社会调查（GSS）的数据。我们介绍下面这些数据源的详细信息。我们还讨论了我们如何[...]邮政方法论首先出现在皮尤研究中心。
Beyond Security: How AI-Based Video Analytics Are Enhancing Modern Business Operations
基于AI的解决方案越来越普遍，但是安全行业的解决方案多年来一直在利用AI，他们一直在使用“分析”一词。随着企业寻求使用AI创造竞争优势的新方法，许多人开始认识到，视频设备代表了越来越有价值的数据源 - 可以生成可行的[…]超越安全性的帖子：基于AI的视频分析如何增强现代业务运营，首先是在Unite.ai上出现的现代业务。
Highway Funding: Information on Variables for Potential New Formula Grant Programs
GAO发现的年份，联邦政府通过联邦公路公式赠款计划（通常称为公式计划）分发了数十亿美元的资金，以建立公路基础设施和其他目的。这些赠款使用法定公式分配给接受者，可用于建立和维修基础设施并促进人们和商品的移动。 GAO采访了31个选定的高速公路计划资助接收者，子招生和利益相关者，然后对他们进行了调查，以评估他们对变量的支持水平，这些变量可用于公式中，这些变量可以通过潜在的新高速公路公式计划分发资金。在28个调查受访者中，大多数人支持27个变量，这些变量可用于为潜在的新计划分配资金，以分配资金。几乎所有与基础设施条件，货运和经济活力，安全性和系统可靠性有关的支持变量。具体来说，受访者支持变量，例如总
Extend large language models powered by Amazon SageMaker AI using Model Context Protocol
人类提出的MCP提供了将FMS连接到数据源的标准化方法，现在您可以使用SageMaker AI使用此功能。在这篇文章中，我们展示了一个结合Sagemaker AI和MCP的力量来构建应用程序的示例，该应用程序通过专业角色和自动化工作流提供了新的借贷承销观点。
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。
