今天，我们很高兴地宣布在 Amazon Bedrock 上推出提示优化功能。借助此功能，您现在只需调用一次 API 或单击 Amazon Bedrock 控制台上的按钮，即可针对多种用例优化提示。在这篇文章中，我们将讨论如何使用示例用例开始使用此新功能，并讨论一些性能基准。
SAS Exploration and Production Optimization Analytics for the Oil and Gas Industry
数据集成、风险评估和不确定性量化是石油勘探和开发的关键问题。石油公司被迫在地质更加复杂和偏远的地区进行勘探，以开采更深的碳氢化合物矿藏。由于数据质量本质上较差的领域中的问题变得过于复杂，并且与不良预测（干洞）相关的成本增加，因此适当整合学科、数据融合、降低风险和不确定性管理的需求变得非常重要。 SAS Analytics 为与风险和不确定性相关的问题提供潜在答案，并认可储量信息并确保根据预定义的目标遵守开采计划。借助 SAS Analytics，您可以使用大量上游数据来制定影响储量开采的有效、高效和及时的决策。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 3
1）来宾社论机器学习辅助进化计算授权人：Rong Qu，Nelishia Pillay，Emma Hart，ManuelLópez-ibáñezpages：571-5732）一种深层增强学习辅助多态多态多型bile bile y Multiothory y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Yuution y Yuubot， Qirong Tang, Qingchao Jiang, Qinqin FanPages: 574 - 5883) An Iterated Greedy Algorith
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 4, April 2025
1）通过异常控制和数据相干要求一致的反事实解释：Maria Movin，Federico Siciliano，Rui Ferreira，Fabrizio Silvestri，Gabriele tolomeipages，Gabriele tolomeipages：794-8042） Desai, Marimuthu PalaniswamiPages: 805 - 8153) Generation With Nuanced Changes: Continuous Image-to-Image Translation With Adversarial PreferencesAuthor(s): Yi
Soft Computing. Volume 29, Issue 3, February 2025
1) Some new construction methods of similarity measure on picture fuzzy setsAuthor(s): Minxia Luo, Jianlei Gao, Wenling LiPages: 1273 - 12872) Arithmetic optimization algorithm with cosine transform-based two-dimensional composite chaotic mappingAuthor(s): Yi-Xuan Li, Jie-Sheng Wang, Xin-Ru MaPage
Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python
最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源（供应）和接收器（需求），具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.
Empowering Grocers: Using Retail Analytics to Engage Customers
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