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使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 2 部分:使用 Amazon SageMaker Canvas 进行数据准备和模型构建

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

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。

在 Amazon Bedrock 上使用单区域 Claude 代码强制执行数据驻留

Enforcing data residency with single-Region Claude Code on Amazon Bedrock

一位受监管的客户需要在单个 AWS 区域(伦敦)(而不仅仅是在地理区域内)处理所有 Claude Code 推理。本文介绍了将 Amazon Bedrock 上的 Claude Code 固定到一个区域的两种方法:应用程序推理配置文件或 Mantle 终端节点,与 IAM 区域条件配对,以及如何验证 AWS CloudTrail 中的合规性。

航空新闻:每日报价 (09.05.26)

Aero-News: Quote of the Day (09.05.26)

“两架飞机的数字飞行数据记录器(黑匣子)记录的数据表明,这些飞行是在(南非民航局)批准的飞行安全高度和飞行速度限制内进行的……”资料来源:来自 Airlink 的一份声明,在开普敦 DHL 体育场举行橄榄球比赛之前,两架 Airlink 客机低空飞越后,南非航空当局在引起安全担忧后正在对其进行审查。

通过词汇干预在数据约束下进行多语言知识转移

Multilingual Knowledge Transfer under Data Constraints via Lexical Interventions

跨语言知识迁移对于为训练数据不足的语言构建高性能的多语言语言模型至关重要。当目标语言数据稀缺时,涉及科学推理、常识推理和世界知识等许多下游任务所需的知识必须主要从高资源语言获取,因此有效的知识迁移至关重要。改进这种跨语言知识转移的现有方法需要大量并行数据、翻译系统、辅助模型或额外的训练阶段……

空客派专家调查印度航空A320高度损失

Airbus sends specialists to probe Air India A320 altitude loss

当局正在检查飞行数据、驾驶舱记录和其他证据,以确定导致空中高度下降的原因。

DGCA 在普吉岛-德里高度下降事件后传唤印度航空管理层

DGCA summons Air India management after Phuket-Delhi altitude loss incident

调查人员正在分析飞行数据、驾驶舱记录和目击者证词,以确定空中高度损失事件的原因