XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSageMaker
应用程序安全性AI的危险和承诺
强化SCA检测了27种编程语言中的815个独特的漏洞类别，并将其集成到所有主要集成开发环境（IDE）中，以进行实时分析，以及用于自动化的CI/CD工具在SDLC中。它可以在场所或混合动力车上灵活部署为SaaS。强化SCA现在还可以帮助组织扫描Genai应用程序，以解决ML模型（例如缓冲区溢出，注射缺陷和不安全的编码实践）特有的漏洞。该工具还可以检测来自AI/ML模型API的响应的隐式信任而产生的弱点。强化SCA支持消费OpenAi API，Amazon Web Services SageMaker或Langchain的Python项目。用户可以在LLM应用程序中识别并减轻非规范代码实践，以确保遵守行业标准和法规（例如GDPR，HIPAA和PCI DSS）。产品路线图包括计划在LLM的更多OWASP前十名中扩展覆盖范围。
自动化机器学习：工具和技术的调查
* Tian，Juchi是电子邮件：juchi0905@gmail.com摘要：自动化机器学习（AUTOML）通过自动化复杂且耗时的任务（例如数据预处理，模型选择，模型选择和超参数调谐），彻底改变了机器学习领域。本研究探讨了六种广泛使用的汽车工具的功能，局限性和实际应用：自动 - 扫描，TPOT，H2O.AI，Google Cloud Automl，Microsoft Azure Automl和Amazon Sagemaker Autopilot。通过评估各种数据集中的这些工具（列出表格数据，时间序列，图像分类和文本情感分析），该研究突出了它们的预测性能，计算效率，可扩展性和解释性。专有工具通过云集成证明了卓越的可扩展性和效率，而开源平台则提供了更多的解释性和灵活性。然而，诸如先进神经结构搜索机制缺乏透明度的挑战和包括缓解偏见在内的道德考虑因素仍然很普遍。本研究得出的结论是，尽管汽车工具大大降低了机器学习进入的障碍，但仍需要进行持续的进步才能平衡性能，可用性和道德标准，从而使Automl成为现实世界应用程序的整体解决方案。
人工智能与商业
摘要 这项研究的总体目标是确定与人工智能和商业相关的进展。研究的具体目标是确定商业中使用的人工智能软件以及在人工智能方面投入更多的国家。方法论，在这项研究中，选择了 62 篇文件，这些文件是在 2018 年至 2023 年期间进行的；包括：科学文章、评论文章和来自公认组织网站的信息。结果，每天都会出现新的人工智能工具来支持当今企业的活动。结论，关于研究的总体目标，人们开始理解人工智能在商业中的重要性。因此，它被世界各地的各种组织流程所采用。人工智能正在影响各种人类活动，因此有必要密切关注其发展。在大流行期间，全球企业不得不大量使用信息和通信技术来接触客户。随后，人工智能被视为一种可以彻底改变商业的工具。关于研究的具体目标，商业中使用的人工智能软件有：Salesforce、HubSpot、IBM Watson、ChatGPT、Alteryx Analytics Automation Platform、Amazon SageMaker、GPT-3 模型、Adobe Sensei、Marketo、基于人工智能 (AI) 的供应链管理解决方案、Kasisto、Workday、HireVue、Tableau、Power BI、Dynamic Yield、Darktrace、Copy.ai、UiPath、Automation Anywhere、Merative、Google Health、Google Translate。在人工智能方面投入最多的国家是美国、中国和欧盟。关键词：商业、人工智能、软件。
可解释的人工智能用于人口模型中的偏见识别和缓解
虽然传统的方法和技术为人口分析提供了有用的见解，但文献中强调了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在人口统计应用中的近期激增，以从数据中提供更深入的见解并预测未来趋势 (Islam 等人，2022 年，Miguel-Hurtado 等人，2016 年，Khare 等人，2017 年，Luo 等人，2015 年，Bozkurt 等人，2020 年，Behravan 等人，2020 年)。尽管人工智能/机器学习的进步为人口统计研究带来了更好的见解和分析，但它也带来了与偏见相关的挑战 (Momigliano 等人，2021 年，Abràmoff 等人，2023 年，Agarwal 等人，2023 年)。人工智能/机器学习模型中的偏见及其在大量应用中的使用仍在继续严格研究。人口统计模型中 AI/ML 的使用率增加可能导致相关偏差呈指数级增长。为此，人口统计研究中 AI/ML 模型的使用还应侧重于从数据收集、数据分析、AI/ML 模型训练等多个角度缓解和识别偏差。对于使用 AI/ML 模型的人口统计研究，因果学习、可解释 AI (XAI) 和 AWS Sagemaker Clarify 工具等解决方案能够提供偏差识别和缓解。XAI 可用于开发和部署能够处理数据和模型中偏差的稳健且值得信赖的模型。
建筑月刊 - Awsstatic
• 咨询专家：物联网和机器人全球上市经理 Maggie Tallman 和物联网全球解决方案架构师负责人 Olawale Oladehin • 客户对话：Pentasoft 首席技术官 Jaime González • 咨询专家，硬件安全：AWS 物联网首席技术专家 Richard Elberger • 白皮书：边缘安全：核心原则 • 案例研究：Seafloor Systems 使用 AWS IoT Greengrass 为每个机器人构建节省 4 小时的人工 • 实施指南：使用 LoRaWAN 监测河流水位 • 博客：使用 Amazon SageMaker Edge Manager 和 AWS IoT Greengrass 在 AWS Snowball Edge 上运行 ML 推理 • 参考架构：使用计算机视觉对工厂的产品质量进行分析 • 案例研究：Coca-Cola İçecek 使用 AWS IoT SiteWise 提高运营绩效 • 快速入门：工业机器连接 (IMC) 快速入门 • 博客：使用 1NCE 自动将设备配置到 AWS IoT Core Global SIM • 解决方案：机器到云连接框架 • 参考架构：公用事业的预测设备健康状况 • 博客：使用 AWS Snowcone 和 AWS IoT Greengrass 进行自动驾驶汽车数据收集 • 解决方案：AWS 联网汽车解决方案 • 视频：30MHz：在 AWS 上为室内农场和温室构建智能农业解决方案、使用 Snow 在边缘发展、边缘数据驻留：AWS Outposts Inside Out、Orangetheory Fitness：采用数据驱动的方法改善健康和保健（特别）、使用 AWS Snow 系列进行数据迁移和边缘计算、James Gosling 的全情投入：AWS IoT Greengrass V2 的幕后花絮
Andreas Klinger Shawn D'Souza Bill Lobig 使用Amazon Sagemaker构建可解释的AI模型 jpmorganchase：大规模的实时欺诈筛查 AI管理的电信生态系统：比以往任何时候都更近 推进物理AI：NVIDIA ISAAC实验室和AWS下一步... 使用生成AI将产品研发文档转换为... 通过... 加速控制系统升级 使用多个代理进行可扩展的生成AI应用程序 解锁边缘AI的潜力：创新和最佳实践 AWS方法确保生成AI 与基岩IDE一起加速生成AI应用程序开发 使用生成ai 教育的新方法
高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）