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选择生成AI服务-AWS决策指南
Introduction ................................................................................................................................................... 1 Understand ..................................................................................................................................................... 2 Consider ……......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................. 16 Explore .......................................................................................................................................................... 23 Resources ...................................................................................................................................................... 23 Document history .......................................................................................................................... 25
夏威夷州证词对HB952 HD1 ...
2:00 p。 m。州国会大会会议室308及通过视频会议回复：HB 952 HD 1与帕金森氏病研究有关的尊敬的主席Yamashita主席Yamashita，Taketouchi副主席，众议院财务委员会的荣誉成员：我是加里·西蒙（Gary Simon），加里·西蒙（Gary Simon），夏威夷家庭护理人员的任务，并通过那些人的任务来提高人们的任务，以提高他们的质量照料，并获得质量的照顾，这些人的质量是，他们的质量既可以养成质量的照顾，又可以提高人们的培训。倡导，教育和培训。 我作为一个在医疗保健工作超过35年工作的个人作证，我代表夏威夷家庭照料者联盟提供证词。 夏威夷家庭护理人员联盟支持HB 952 HD 1，该联盟建立了帕金森氏病研究收集数据库，该数据库将由卫生部管理，以收集有关该州帕金森氏病发病率的数据；建立帕金森氏病研究收集数据库咨询委员会；并要求该部门在2026年1月1日之前创建帕金森氏病研究收集数据库网页，并向立法机关提交年度报告。 公共卫生机构长期以来已经认识到，需要基于人群的数据注册表来估计非传染性慢性疾病的发生率和流行率。 为了监视这些疾病的监视，已在全球范围内开发了注册表，以告知公共卫生机构和公众疾病的范围，并在人口中心中确定趋势以支持公共卫生干预措施的发展。 国家也开始开发帕金森氏病（PD）的登记处。2:00 p。 m。州国会大会会议室308及通过视频会议回复：HB 952 HD 1与帕金森氏病研究有关的尊敬的主席Yamashita主席Yamashita，Taketouchi副主席，众议院财务委员会的荣誉成员：我是加里·西蒙（Gary Simon），加里·西蒙（Gary Simon），夏威夷家庭护理人员的任务，并通过那些人的任务来提高人们的任务，以提高他们的质量照料，并获得质量的照顾，这些人的质量是，他们的质量既可以养成质量的照顾，又可以提高人们的培训。倡导，教育和培训。我作为一个在医疗保健工作超过35年工作的个人作证，我代表夏威夷家庭照料者联盟提供证词。夏威夷家庭护理人员联盟支持HB 952 HD 1，该联盟建立了帕金森氏病研究收集数据库，该数据库将由卫生部管理，以收集有关该州帕金森氏病发病率的数据；建立帕金森氏病研究收集数据库咨询委员会；并要求该部门在2026年1月1日之前创建帕金森氏病研究收集数据库网页，并向立法机关提交年度报告。公共卫生机构长期以来已经认识到，需要基于人群的数据注册表来估计非传染性慢性疾病的发生率和流行率。注册表，以告知公共卫生机构和公众疾病的范围，并在人口中心中确定趋势以支持公共卫生干预措施的发展。国家也开始开发帕金森氏病（PD）的登记处。更常见的登记处集中在那些死亡率最高的疾病上，例如癌症，但许多登记处已用于其他疾病，例如肌萎缩性侧向硬化症（ALS）。在美国，联邦和州法规呼吁在许多州建立癌症数据注册。1我们敦促您支持帕金森氏病研究和HB 952 HD 1，我们敦促您推荐它的通过。Mahalo认真考虑该法案。
入侵物种意识周
•执行生态系统功能，例如缓解洪水，土壤养分循环和碳固存； •增加生物多样性并支持食物网； •具有适应当地条件的适应性，通过更少的水，农药和肥料来节省维护成本； •通过支撑正常的燃油加载来减少野火的威胁； •代表一个地区自然和文化遗产的要素；而且，国家入侵物种信息中心估计，自2010年以来，入侵物种每年耗资超过260亿美元；而且，鉴于该镇于1999年采用了针对入侵物种的第一项法令，自那时以来，禁止使用入侵物种作为一种遵守土地使用条例规定的阴影和筛查的方法，并且不允许在任何计划中纳入任何在支持土地使用许可证申请的计划中纳入入侵物种；而且，在2017年1月24日，镇议会接受了社区气候行动计划，该计划部分鼓励生态系统的保护和增强；而且，该镇举行志愿活动，以从市政公园中删除入侵物种，并更新了城镇法规，以允许本地种植型自然景观；而且，该镇通过教育电影放映，外展活动以及传粉媒介植物和牛奶种子赠品鼓励使用本地物种，并通过美国蜜蜂和市长的君主承诺计划。因此，我现在是北卡罗来纳州卡尔伯勒镇市长芭芭拉·福斯希（Barbara M.2025年2月18日。我鼓励居民加入即将举行的运动，以识别和去除整个Carrboro的入侵物种。
AWS 规范指南 - 在 AWS 上创建数据策略
# ........................................................................................................................................................... 22 A ........................................................................................................................................................... 23 B ........................................................................................................................................................... 26 C ........................................................................................................................................................... 28 D ........................................................................................................................................................... 31 E ........................................................................................................................................................... 35 F ........................................................................................................................................................... 37 G ........................................................................................................................................................... 39 H ........................................................................................................................................................... 40 I ........................................................................................................................................................... 41 L ........................................................................................................................................................... 43 M ........................................................................................................................................................... 45 O ........................................................................................................................................................... 49 P ........................................................................................................................................................... 51 Q ........................................................................................................................................................... 54 R ........................................................................................................................................................... 54
AWS HealthLake - 开发人员指南
注册 AWS 账户 ................................................................................................................................ 7 创建具有管理访问权限的用户 ................................................................................................................ 7 配置 IAM 用户或角色 ........................................................................................................................ 9 添加数据湖管理员用户或角色 ................................................................................................ 11 创建 S3 存储桶 ................................................................................................................................ 12 创建数据存储 ................................................................................................................................ 12 设置导入权限 ................................................................................................................................ 13 设置导出权限 ................................................................................................................................ 15 安装 AWS CLI ................................................................................................................................ 18 教程 ................................................................................................................................................ 19 管理数据存储 ................................................................................................................................ 21
Fortigate VM AWS数据表
服务解决了应用程序使用情况以及总体数据安全性的许多安全用例。这由数据泄漏（DLP）组成，可确保跨网络，云和用户的数据可见性，管理和保护（包括阻止去渗透），同时简化合规性和隐私实现。分别，我们的内联云访问安全经纪人（CASB）服务保护运动，静止和云中的数据。服务执行主要合规性标准，并管理帐户，用户和云应用程序使用情况。服务还包括旨在不断评估您的基础架构的功能，验证配置是否有效和安全，并产生对可能影响业务运营的风险和脆弱性的认识。这包括在物联网设备上进行物联网检测和物联网漏洞相关性的覆盖范围。
Amazon Web Services 概述 - AWS 白皮书
Amazon Augmented AI ................................................................................................................................ 74 Amazon Bedrock .................................................................................................................................... 74 Amazon CodeGuru ................................................................................................................................ 75 Amazon Comprehend ................................................................................................................................ 75 Amazon DevOps Guru ............................................................................................................................. 75 Amazon Forecast .................................................................................................................................... 76 Amazon Fraud Detector ............................................................................................................................. 77 Amazon Comprehend Medical ............................................................................................................................. 77 Amazon Kendra ............................................................................................................................................. 77 Amazon Lex ............................................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Equipment ............................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Metrics ............................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Vision ............................................................................................................................. 79 Amazon Monitron ............................................................................................................................................. 79 Amazon PartyRock ............................................................................................................................................. 80 Amazon个性化 ................................................................................................................................ 80 Amazon Polly .................................................................................................................................. 81 Amazon Q .................................................................................................................................. 82 Amazon Rekognition .................................................................................................................................. 82 Amazon SageMaker AI ...................................................................................................................... 82 Amazon Textract .................................................................................................................................................................................... 89 Amazon Transcribe ........................................................................................................................... 89 Amazon Translate ................................................................................................................................ 90 AWS DeepComposer ............................................................................................................................. 91 AWS DeepRacer ...................................................................................................................................... 91 AWS HealthLake .................................................................................................................................... 91 AWS HealthScribe ............................................................................................................................. 92 AWS Panorama ...................................................................................................................................... 92 管理和治理 ............................................................................................................................................. 93
在硬底部反拖结构上对两亲d语法的分析
米歇拉·德·西蒙妮（Michela de Simone），意大利 - 意大利意大利，意大利，米歇尔（Michela.desimone）ich.desimone8@gmail.com anna di cosmo，naples federico ii，意大利大学，anna.dicosmo@dicosmo@dicosmo@unina@unina.it意大利，ornella.nonnis@isprambiente.it gianluca franceschini，ispra，意大利 - 意大利环境保护与研究所，意大利，gianluca.franceschini@isprambiente.it barbara catalano 0000-0002-9022-5806 Paolo Tomassetti，Ispra-意大利 - 意大利环境保护与研究所，意大利，Paolo.tomassetti@isprambiente.it laura ciaralli ispra，Ispra，意大利 - 意大利 - 意大利 - 意大利环境保护研究所意大利意大利意大利意大利，意大利，eleonoramonfardini94@gmail.com benedetta trabucco，ISPRA-意大利环境保护与研究所，意大利，意大利，benedetta.trabucco@isprambiente.it