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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
Rheinwerk出版2025目录-Amazon S3
New Releases .......................................................................................... 10 Artificial Intelligence (AI) .................................................................... 12 Python ....................................................................................................... 13 JavaScript ................................................................................................. 14 Programming语言.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
保留亚马逊的生物多样性。对和谐共存，可持续性和全球公民身份的教学意义
摘要本文通过对位于巴西Manaus的非政府组织的研究，促进了有关可持续性和全球公民教育教育的论述，以及对教育的SOKA研究。它将研究所内的教育活动视为全球公民身份学习的非正式学习空间，并从事其对可持续性的多种贡献：维护亚马逊地区的生物多样性；作为可持续发展目标中心；创始人对所有生活和谐共存的愿景的相关性；以及将地球宪章用作道德框架。本文吸引了与非基本学习空间教育研究的相关性，以及对可持续性和全球公民身份的教育的更广泛影响
亚马逊的边境模型安全框架
在亚马逊，我们每天都要探讨我们的领导原则，以指导我们的决策。我们的AI发展方法自然遵循我们的领导原则“成功和规模带来了广泛的责任”。随着我们继续扩展亚马逊边境模型的能力并使获得人工智能的利益民主化，我们还负责降低技术风险。与亚马逊对韩国边境AI安全承诺的认可一致，1这个框架概述了我们将遵循的协议，以确保亚马逊开发的边境模型不会暴露有可能产生严重风险的关键能力。在其核心方面，该框架反映了我们的承诺，即我们不会部署亚马逊开发的Frontier AI模型，该模型超过了没有适当的保障措施而超过指定的风险阈值。该框架着重于Frontier AI模型所独有的严重风险，因为它们的规模和能力规模，并且需要专门的评估方法和保障措施。我们管理这些前沿风险的方法补充了亚马逊对负责人AI的更广泛的方法，其中包括全面的实践，以控制跨八个关键维度的风险。我们感谢专门从事AI评估的非营利研究组织Metr，以在此框架的开发过程中进行反馈。该框架是一个活着的文件，将进行更新，以反映AI安全评估和缓解基础科学的发展模型能力和进步。
亚马逊盆地的水力发电和可再生能源的地缘政治
摘要：本文旨在反思亚马逊地区为巴西系统中产生的Hy-Droelectric能源的战略重要性。与当前的盐前油相比，其定量显示了更高能源产生的区域潜力。我们从带来新的和相关的要素的可再生能源的地理位向的角度考虑了这个问题。在本文中，分析框架着重于路径依赖性，智能网格和能源密集型社会及其能源安全政策。因此，我们观察到，在当前的配置中，可再生能源的出现可能是亚马逊长期生态专业化的附加要素，从社会环境的角度来看，令人担忧的后果。
立即发布热带电池（JSE：Tropical）可确保我们的商标批准，通过亚马逊销售扩大覆盖范围
牙买加金斯敦 - 2025年1月23日，热带电池有限公司很高兴在我们的国际扩张之旅中宣布一个重要的里程碑。美国专利和商标OAICE（USPTO）已批准了Oaicial商标批准，使我们能够直接在亚马逊的美国平台上出售我们的品牌产品。此开发是将热带电池的可信赖和创新产品带给更广泛受众的战略步骤。批准的商标（Reg。nos。7,568,824、7,568,851和7,568,823）包括关键产品类别，包括太阳能电池板，电池，汽车油和冷却剂。这些批准于2024年11月19日提出，这是对热带电池对质量和卓越的承诺的重要认可。尽管热带电池在一年前建立了其亚马逊帐户，但有意延迟操作，以符合该平台的严格标准，包括获得这些关键的商标批准。这项战略准备确保了该公司在亚马逊市场上启动时的成功基础。“这种批准再好不过了，”热带电池兼销售和营销主管的首席营销商人戴维·沃尔顿（David Walton）说。“它与我们最近通过玫瑰电池在美国投资的投资完全吻合，进一步巩固了我们在这个主要市场中的影响力。将这项尖端技术与我们扩大的亚马逊业务位置相结合，以增长强劲的增长和在竞争激烈的美国市场上的立足点。直接在亚马逊上销售将增强我们的知名度，可访问性和客户信誉，从而创造新的增长机会。”玫瑰电池是热带电池投资组合的最新补充，专门研究针对各种应用程序量身定制的任务定制电池组，包括创新的实用网格解决方案，工业系统，医疗设备，机器人，无人机和其他苛刻的高表现区域。
在爱泼斯坦-巴尔病毒 (EBV) 合并感染的情况下对间日疟原虫的抗体反应：亚马逊雨林的 14 年跟踪研究
1 Rene´ Rachou 研究所，Fiocruz Minas，Oswaldo Cruz 基金会 (Fiocruz)，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，2 微生物学系，病毒实验室，生物科学研究所，米纳斯吉拉斯联邦大学 (UFMG)，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，3 病理学系，阿姆斯特丹自由大学医学中心，荷兰，4 全球卫生和跨学科疾病研究中心，公共卫生学院，南佛罗里达大学，佛罗里达州坦帕，美国，5 Leonidas & Maria Deane 研究所，Fiocruz Amazonia，Oswaldo Cruz 基金会，马瑙斯，亚马逊州，巴西，6 Dr. Heitor Vieira Dourado 热带医学基金会，Carlos Borborema 临床研究中心，马瑙斯，亚马逊州，巴西， 7 巴西马托格罗索州库亚巴马托格罗索联邦大学 (UFMT) 医学院胡里奥·穆勒大学医院
利用大数据分析和机器学习技术进行亚马逊产品评论的情感分析
情感研究对于理解消费者的投入和提高商品和服务的才能至关重要。本研究着眼于亚马逊产品评估的数据集以及如何使用ML方法进行情感分析。在本研究中使用了几种ML方法，例如梯度提升（GB），Logistic回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB）和递归神经网络（RNNM），用于分析亚马逊产品评论的情感。该方法首先通过删除标点符号，过滤停止单词和令牌来预处理数据集，然后使用诸如单词袋（bow）之类的技术提取功能提取。一旦数据分为训练和测试集，使用F1得分，回忆，准确性和精度评估模型。在测试的模型中，提高梯度的表现在所有指标中以一致的82％的速度优于其他人，这表明了其强大的分类能力。结果表明，尽管GB提供了最高的性能，但未来的工作可以探索高级模型和技术，以进一步增强各种产品类别的情感分类精度。
项目名称加强亚马逊地区可持续自然资源管理的区域合作（Coramazonia）
成就包括在政治层面上，紧急呼吁减少森林大火，如2023年8月在贝莱姆峰会上宣布亚马逊国家总统的宣布所强调的那样；以及关于acto成员国外交部长的特定决议协议，旨在优先考虑区域合作，以促进亚马逊地区的综合消防管理。在技术层面上，已经实现了Ramif的创建，其运营和治理规则以及2024年至2026年达成的工作计划。这些进步吸引了其他国际合作机构的注意，这些国际合作机构表示有兴趣加入这项工作并与项目和Acto合作。
