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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
braket-developer-guide.pdf - AWS 文档
在混合量子算法中，量子处理单元 (QPU) 被用作 CPU 的协处理器，从而加快经典算法中的特定计算。这些算法利用迭代处理，其中计算在经典计算机和量子计算机之间移动。例如，量子计算在化学、优化和机器学习中的当前应用基于变分量子算法，这是一种混合量子算法。在变分量子算法中，经典优化程序迭代地调整参数化量子电路的参数，这与基于机器学习训练集中的误差迭代调整神经网络权重的方式非常相似。Braket 提供对 PennyLane 开源软件库的访问权限，该库可帮助您使用变分量子算法。
AWS 规范指导 - 生成式 AI 工作负载评估
# ........................................................................................................................................................... 35 A ........................................................................................................................................................... 36 B ........................................................................................................................................................... 39 C ........................................................................................................................................................... 41 D ........................................................................................................................................................... 44 E ........................................................................................................................................................... 48 F ........................................................................................................................................................... 50 G ........................................................................................................................................................... 52 H ........................................................................................................................................................... 53 I ........................................................................................................................................................... 54 L ........................................................................................................................................................... 56 M ........................................................................................................................................................... 58 O ........................................................................................................................................................... 62 P ........................................................................................................................................................... 64 Q ........................................................................................................................................................... 67 R ........................................................................................................................................................... 67 S ........................................................................................................................................................... 70 目录 ................................................................................................................................................................ 74 U ................................................................................................................................................................ 75 V ................................................................................................................................................................ 76 W ................................................................................................................................................................ 76 Z ................................................................................................................................................................ 77
AWS 规范指南 - 为多账户 DevOps 环境选择 Git 分支策略
转向基于云的方法并在 AWS 上交付软件解决方案可能会带来变革。这可能需要更改您的软件开发生命周期流程。通常，在 AWS 云中的开发过程中会使用多个 AWS 账户。选择兼容的 Git 分支策略来与您的 DevOps 流程配对对于成功至关重要。为您的组织选择正确的 Git 分支策略可帮助您在开发团队之间简洁地传达 DevOps 标准和最佳实践。Git 分支在单个环境中可能很简单，但在多个环境（例如沙盒、开发、测试、登台和生产环境）中应用时可能会变得混乱。拥有多个环境会增加 DevOps 实施的复杂性。
Deadline Cloud - 开发人员指南 - AWS 文档
受众 ................................................................................................................................................ 219 使用身份进行身份验证 ...................................................................................................................... 219 使用策略管理访问 ...................................................................................................................... 223 Deadline Cloud 如何与 IAM 协同工作 ................................................................................................ 225 基于身份的策略示例 ...................................................................................................................... 232 AWS 托管策略 ............................................................................................................................. 235 故障排除 ............................................................................................................................................. 239 合规性验证 ...................................................................................................................................... 241 弹性 ................................................................................................................................................ 242 基础设施安全性 ................................................................................................................................ 243 配置和漏洞分析 ................................................................................................................................ 243 跨服务混淆代理预防 ........................................................................................................................ 244 AWS PrivateLink ........................................................................................................................................ 245
Thomas B. McCabe和Jeannette E.法律McCabe Fund
托马斯·麦凯布（Thomas B.麦凯布基金咨询委员会（McCabe Fund Advisory委员会）监督奖励过程，欢迎初级教师（助理教授）以及新招募的人提交提出创新的生物医学和外科研究的建议，这些建议桥接了临床和基础科学。这个机会对未获得或有限的校外研究资金的临床（CE和AC）赛道开放。任期和研究轨道教师没有资格申请。McCabe奖励过程与Perelman医学院院长办公室和大学投资办公室协调。
AWS 上的 Cisco Catalyst Center 2.3.7.x 文档
Cisco 和 Cisco 徽标是 Cisco 和/或其附属公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。要查看 Cisco 商标列表，请访问此 URL：https://www.cisco.com/c/en/us/about/legal/trademarks.html。提及的第三方商标是其各自所有者的财产。使用合作伙伴一词并不意味着 Cisco 与任何其他公司之间存在合作关系。（1721R）
AWS认证AI从业人员（AIF-C01）考试指南
这些是与AWS机器学习域相关的教室，数字课程，视频库和AWS实验室环境中最显着的学习资源。该升级指南并非打算完全消费。不同的部分解决了不同的目标。今天，一些资源与您的相关性不大。该指南将帮助您确定要在哪里开始学习旅程，以及哪个步骤应该是您的下一个步骤。与我们分享您对本提示指南的看法！