Seabed 2030 – The Globalist Project Beneath the Water
Seabed 2030 是由日本财团和 GEBCO 于 2017 年发起的一项全球倡议，在国际海道测量组织和联合国教科文组织政府间海洋学委员会的领导下运作，其既定目标是到 2030 年绘制整个海底地图，并将这些数据编译成单一的全球网格，并利用政府、私营企业、学术机构和 [...]
在这篇文章中，我们将介绍两个使用案例，帮助使用代理 AI 工具和框架（包括 Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon Nova Sonic 2.0）增强用户观看体验。该代理人工智能系统使用模型上下文协议（MCP）来提供个人娱乐礼宾服务，通过自然对话了解用户偏好。
How Ring scales global customer support with Amazon Bedrock Knowledge Bases
在本文中，您将了解 Ring 如何对特定于区域的内容实施元数据驱动的过滤，将内容管理分为摄取、评估和推广工作流程，并在扩展的同时实现成本节约。
Unlocking video insights at scale with Amazon Bedrock multimodal models
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock 的多模式基础模型 (FM) 如何通过三种不同的架构方法实现可扩展的视频理解。每种方法都是针对不同的用例和成本性能权衡而设计的。
Integrating Amazon Bedrock AgentCore with Slack
在本文中，我们演示如何使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 构建 Slack 集成。您将了解如何使用三个专门的 AWS Lambda 函数部署基础设施、正确配置事件订阅以处理 Slack 的安全要求，以及实施适用于许多代理用例的对话管理模式。
Evolving Systems, Volume 17, Issue 1, February 2026
1) ALPS：芯片上网络的自适应低功耗编码方案作者：Mehdi Taassori2) 修正：用于短文本分类的基于双重注意力的混合深度学习框架作者：Hussein Ala’a Alkaabi、Russul Hazim Abed、Fuqdan Al-Ibraheemi3) 优化医学图像保护：将区块链和椭圆曲线密码学与运行城市游戏搜索算法相集成作者：S. N. Manoharan4) 塔斯马尼亚恶魔优化与混合 MDHNN-MLP 改进直方图均衡化用于肺部肿瘤检测作者：R. Manjula Devi5) 基于混合改进蚁群优化与遗传算法的军舰系统建模与恢复研究作者：李真、王鲁红6) 应用电子舌结合元学
Use RAG for video generation using Amazon Bedrock and Amazon Nova Reel
在这篇文章中，我们探索通过 VRAG 生成视频的方法，将自然语言文本提示和图像转换为接地气的高质量视频。通过这个完全自动化的解决方案，您可以从结构化文本和图像输入生成逼真的、人工智能驱动的视频序列，从而简化视频创建过程。
Run NVIDIA Nemotron 3 Super on Amazon Bedrock
本文探讨了 Nemotron 3 Super 模型的技术特征并讨论了潜在的应用用例。它还提供了技术指导，帮助您开始在 Amazon Bedrock 环境中将此模型用于生成 AI 应用程序。
Migrate from Amazon Nova 1 to Amazon Nova 2 on Amazon Bedrock
在本文中，您将了解如何在 Amazon Bedrock 上从 Nova 1 迁移到 Nova 2。我们涵盖模型映射、API 更改、使用 Converse API 的代码示例、配置新功能的指南以及用例摘要。我们最后提供了一份迁移清单，以帮助您规划和执行迁移。
Introducing Gemini Embeddings 2 Preview
一个嵌入模型来统治它们Gemini Embeddings 2 预览简介一文首先出现在 Towards Data Science 上。
