Eddings关键词检索结果

美国陆军最新文章
2025年2月28日 11:41

少将Thomas M. Feltey 服务的遗产：马克·埃丁斯（Mark Eddings）与USACE的38年旅程 哈丁研究员在计划开始之前访问堪萨斯大学 驻军Wiesbaden护照牛仔竞技表演还是成功的，尽管人配备了挑战 并非所有的吻都很甜蜜；有关查加斯病的专家建议 Cavoli的Vicenza访问了军队对战士和家庭的承诺 第一军队持有工作组，以增加合作伙伴的准备和致命性 驻军士兵Don Setaf-af Insignia在象征仪式中 新加坡武装部队代表团了解迪特里克堡的贝斯 Rainey谈论团队合作，在访问迪特里克堡期间的转型 USACE-Albuquerque区主持商机开放日 第十山区在北极锻造期间建立弹性25 今天的红石阿森纳 欧文堡帮助第二次世界大战兽医庆祝100岁生日 BAMC准备在麻疹爆发到达圣安东尼奥时准备 荣耀的毅力：3rd Esc Squad展示了牢不可破的友情 诺克斯堡社区欢迎新驻军司令部少校

Maj. Gen. Thomas M. Feltey

来自新加坡武装部队的代表团通过访问迪特里克堡（Fort Detrick）的B区，以了解其Bess（电池能量...

美国陆军最新文章
2025年2月28日 10:00

服务的遗产：马克·埃丁斯（Mark Eddings）与USACE的38年旅程

Harding Fellows visit University of Kansas ahead of program start

下一组哈丁研究员在今年夏天开始之前访问了堪萨斯大学。

亚马逊云科技 _机器学习
2025年5月30日 15:57

使用Amazon OpenSearch ML连接器API

Using Amazon OpenSearch ML connector APIs

OpenSearch提供了广泛的第三方机器学习（ML）连接器，以支持此增强。这篇文章突出显示了这些第三方ML连接器中的两个。我们演示的第一个连接器是Amazon Classend Connector。在这篇文章中，我们向您展示如何使用此连接器调用LangDetect API来检测摄入文档的语言。我们演示的第二个连接器是亚马逊基岩连接器，用于调用Amazon Titan Text Embeddings V2模型，以便您可以从摄入的文档中创建嵌入并执行语义搜索。

亚马逊云科技 _机器学习
2025年5月22日 16:43

使用Amazon Bedrock嵌入和几个弹药提示

Optimize query responses with user feedback using Amazon Bedrock embedding and few-shot prompting

这篇文章演示了亚马逊基岩如何与用户反馈数据集结合使用，很少有射击提示，可以完善响应，以提高用户满意度。通过使用Amazon Titan Text Embeddings V2，我们证明了响应质量的统计学上显着改善，使其成为寻求准确和个性化响应的应用程序的宝贵工具。

美国陆军最新文章
2025年2月28日 11:45

少将Thomas M. Feltey

A legacy of service: Mark Eddings' 38-year journey with USACE

在与美国陆军工程兵团的近四十年的敬业服务之后，帕克游侠马克·埃丁斯（Park Ranger Mark Eddings）退休了。他的职业生涯跨越了一个大使...

亚马逊云科技 _机器学习
2025年2月5日 19:06

OfferUp 通过以下方式改进本地结果使用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 上的多模式搜索，相关性召回率提高 54%，相关性召回率提高 27%

OfferUp improved local results by 54% and relevance recall by 27% with multimodal search on Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service

在本文中，我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构，从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能，能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案，并加快搜索和推荐用例的上市时间。

亚马逊云科技 _机器学习
2024年11月18日 20:09

使用 Amazon Titan Text Embeddings V2、Amazon OpenSearch Serverless 和 Amazon Bedrock 知识库中的二进制嵌入构建经济高效的 RAG 应用程序

Build cost-effective RAG applications with Binary Embeddings in Amazon Titan Text Embeddings V2, Amazon OpenSearch Serverless, and Amazon Bedrock Knowledge Bases

今天，我们很高兴地宣布 Amazon Bedrock 知识库和 Amazon OpenSearch Serverless 中推出了 Amazon Titan 文本嵌入 V2 的二进制嵌入。这篇文章总结了这种新的二进制向量支持的好处，并为您提供了入门信息。

亚马逊云科技 _机器学习
2024年11月13日 17:31

使用 Amazon Bedrock 和 AWS 托管服务中的 Amazon Titan 多模式嵌入构建反向图像搜索引擎

Build a reverse image search engine with Amazon Titan Multimodal Embeddings in Amazon Bedrock and AWS managed services

在本文中，您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象，并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。

亚马逊云科技 _机器学习
2024年8月29日 17:00

使用 Amazon Bedrock 上的 Amazon Personalize 和 Amazon Titan Text Embeddings 为新闻读者提供个性化体验

Provide a personalized experience for news readers using Amazon Personalize and Amazon Titan Text Embeddings on Amazon Bedrock

在本文中，我们将展示如何使用 AWS AI/ML 服务向用户推荐突发新闻。通过利用 Amazon Bedrock 上的 Amazon Personalize 和 Amazon Titan Text Embeddings 的强大功能，您可以在文章发布后的几秒钟内向感兴趣的用户展示文章。