The Lifecycle of Feature Engineering: From Raw Data to Model-Ready Inputs
本文解释了如何将凌乱的原始数据变成有用的功能，这些功能可以帮助机器学习模型做出更智能，更准确的预测。
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。
Airbus GMF 2025–2044: SAF, Fleet Renewal, and Lifecycle Integration in Focus
34％的全球舰队现在包括最新一代飞机，到2030年的100％SAF
Breaking Down the Life Cycle of Airplanes
您是否熟悉飞机的生命周期？在任何给定时间，天空中大约有15,000架飞机。其中一些很小，例如塞斯纳172。其他人很大，例如空中客车A380。飞机，…阅读更多
Scientists investigate parasite's lifecycle to combat deadly Chagas disease
查加斯病通常被称为沉默的杀手，因为许多人没有意识到自己有这种杀手，直到感染并发症杀死它们。
这种有趣的创意活动可以通过鼓励他们思考可食用物品来代表周期的每个阶段来可视化蝴蝶的生命周期。这项活动对于年幼的孩子来说也很棒，与饥饿的毛毛虫一起阅读！不要忘记，如果...阅读Morethe后的食用蝴蝶生命周期，我还有更多的厨房科学实验可以尝试。
International Cooperation: The Life Cycles of IOs
Ashti Tiwari，Col ’27，纽约州康宁市，今年夏天在费城，我有机会与朱莉娅·格雷教授（Julia Gray）教授从头开始研究她对国际组织（IOS）的研究：通过数据了解全球合作。从…
Top 20 product lifecycle management software providers in 2025
产品生命周期管理（PLM）是用于管理产品的整个旅程（从初始概念和设计到开发和制造，到服务，维护和最终回收利用）的战略过程和软件应用程序套件。 PLM系统整合人员，数据，流程和业务系统，为跨[…]
KUKA to Showcase Production Lifecyle Digitalization and Feature Robot Versatility at Automate 2025
该公司还将通过挑选，托盘，焊接和自主移动机器人（AMR）演示来强调其机器人自动化投资组合的多功能性。展位＃4032的访客希望自动化其运营，这将体验这些Kuka生产增强解决方案。
Understanding Product Sustainability: The Lifecycle Carbon Story of the EcoCool
Lauda Dr。精确温度控制的世界市场领导者R. Wobser Gmbh＆Co。KG正在使用有吸引力的保修套餐强调其质量承诺：从现在开始，该公司将对注册的恒温设备授予五年保修。通过这样做，劳达正在强调其高标准和对自己产品的信心...科学实验室用品（SLS）和赠款工具已经产生了一个案例研究，旨在提高产品可持续性。尽管定性见解为基础提供了坚实的基础，但数据驱动的可持续性需要可衡量的碳数据。该案例研究探讨了合作如何通过评估产品生命周期的全部环境影响来帮助实验室做出明智的购买选择...
顶部：从研讨会上拍摄的“音乐人工智能”。底部：研讨会上的两个最佳纸奖得主：“ AI4Research：迈向知识基础科学研究生命周期”。在一系列文章中，我们将在第39届年度AAAI人造[…]
由业余金属探测者在苏格兰边境附近发现了整个1400年代的30多种金牌和银币和苏格兰硬币。
Governing the ML lifecycle at scale, Part 4: Scaling MLOps with security and governance controls
这篇文章提供了设置多账户 ML 平台关键组件的详细步骤。这包括配置 ML 共享服务账户，该账户管理中央模板、模型注册表和部署管道；从中央服务目录共享 ML Admin 和 SageMaker 项目组合；以及设置单独的 ML 开发账户，数据科学家可以在其中构建和训练模型。
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Python SDK 上新推出的 ModelTrainer 类及其优势，并向您展示了如何在自定义数据集上微调 Meta Llama 3.1 8B 模型。在这篇文章中，我们将介绍 ModelBuilder 类的增强功能，它允许您将模型从 ModelTrainer 无缝部署到 SageMaker 终端节点，并为多种部署配置提供单一界面。
在本文中，我们重点介绍 ModelTrainer 类，以简化训练体验。ModelTrainer 类比当前的 Estimator 类有显著改进，本文将对此进行详细讨论。我们将向您展示如何使用 ModelTrainer 类来训练您的 ML 模型，其中包括使用自定义脚本或容器执行分布式训练。在第 2 部分中，我们将向您展示如何使用改进的 ModelBuilder 类构建模型并部署到 SageMaker 终端节点。
