Alakítsa át az egy-egy ügyfélkapcsolatot: Készítsen beszédképes rendelésfeldolgozó ügynököket AWS-sel és generatív AI-val | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1956498Időbélyeg: 15. március 2024.
Növelje a kód áttekintésének és jóváhagyásának hatékonyságát generatív mesterséges intelligencia segítségével az Amazon Bedrock | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1956287Időbélyeg: 14. március 2024.
Bevált gyakorlatok generatív AI-alkalmazások AWS-en való létrehozásához | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1956733Időbélyeg: 14. március 2024.
Hogyan biztosít személyre szabott termékajánlatokat a VistaPrint az Amazon Personalize | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1955612Időbélyeg: 11. március 2024.
Automatizálja a kép hátterének megváltoztatásának folyamatát az Amazon Bedrock és az AWS Step Functions | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1954431Időbélyeg: 7. március 2024.
Az 5 legjobb Altcoin, amelybe most érdemes befektetni március 3-án – WOO, OKB, Filecoin Forrás klaszter: InsideBitcoins Forrás csomópont: 1953380Időbélyeg: 3. március 2024.
Az Amazon Bedrock tudásbázisai mostantól támogatják a hibrid keresést | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1952928Időbélyeg: 1. március 2024.
Gyorsítsa fel Genesys Cloud Amazon Lex bottervezését az Amazon Lex automatizált chatbot-tervezővel | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1952930Időbélyeg: 1. március 2024.
Használja a RAG-ot gyógyszerkutatáshoz az Amazon Bedrock | tudásbázisaival Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1952705Időbélyeg: 29. február 2024.
Robusztus szöveg-SQL-megoldás létrehozása összetett lekérdezések generálására, önjavításra és különféle adatforrások lekérdezésére | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1952478Időbélyeg: 28. február 2024.
Kontextusfüggő chatbot-alkalmazás készítése az Amazon Bedrock | tudásbázisaival Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1949754Időbélyeg: 19. február 2024.
A .NET újjáélesztése: Stratégiák és legjobb gyakorlatok a régebbi alkalmazások modernizálásához Forrás klaszter: Mantra Labs Forrás csomópont: 1949513Időbélyeg: 19. február 2024.
A gyártási adatok anomáliáinak észlelése az Amazon SageMaker Canvas | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1947975Időbélyeg: 15. február 2024.
Építészet holnap: Navigálás a technológiai modernizáció táján Forrás klaszter: Mantra Labs Forrás csomópont: 1947392Időbélyeg: 13. február 2024.
Belső SaaS-szolgáltatás létrehozása az Amazon Bedrock | alapmodelljeinek költség- és használati nyomon követésével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1946288Időbélyeg: 9. február 2024.
Az Amazon Titan Text Embeddings használatának megkezdése | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1943288Időbélyeg: 31. január 2024.
Az Amazon Titan Text Embeddings használatának első lépései az Amazon Bedrock | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1945779Időbélyeg: 31. január 2024.
Filmes chatbot készítése TV/OTT platformokhoz a Retrieval Augmented Generation segítségével az Amazon Bedrockban | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1943290Időbélyeg: 31. január 2024.
Számítógépes látásmodell betanítása és üzemeltetése az Amazon SageMaker manipulációinak észleléséhez: 2. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1944096Időbélyeg: 31. január 2024.
A Ververica bemutatta az adatfolyam-feldolgozást az AliCloud AI és a Big Data Summit rendezvényen, Szingapúrban Forrás klaszter: Fintech hírek Forrás csomópont: 1943148Időbélyeg: 30. január 2024.