Pentru companiile moderne care se ocupă cu volume enorme de documente, cum ar fi contracte, facturi, CV-uri și rapoarte, procesarea și preluarea eficientă a datelor relevante este esențială pentru menținerea unui avantaj competitiv. Cu toate acestea, metodele tradiționale de stocare și căutare a documentelor pot consuma mult timp și adesea duc la un efort mare de a găsi un anumit document, mai ales atunci când includ scrisul de mână. Ce se întâmplă dacă ar exista o modalitate de a procesa documentele în mod inteligent și de a le face căutate cu o precizie ridicată?
Acest lucru este posibil cu Text Amazon, serviciul de procesare inteligentă a documentelor de la AWS, împreună cu capabilitățile de căutare rapidă ale OpenSearch. În această postare, vă vom duce într-o călătorie pentru a construi și a implementa rapid o soluție de indexare a căutării documentelor care vă ajută organizația să valorifice și să extragă mai bine informații din documente.
Fie că sunteți în Resurse Umane în căutarea unor clauze specifice în contractele angajaților sau dacă un analist financiar cercetează un munte de facturi pentru a extrage date de plată, această soluție este adaptată pentru a vă permite să accesați informațiile de care aveți nevoie cu o viteză și o acuratețe fără precedent.
Cu soluția propusă, documentele dumneavoastră sunt ingerate automat, conținutul lor analizat și ulterior indexat într-un index OpenSearch extrem de receptiv și scalabil.
Vom acoperi modul în care tehnologii precum Amazon Texttract, AWS Lambdas, Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și Serviciul Amazon OpenSearch poate fi integrat într-un flux de lucru care procesează fără probleme documentele. Apoi, ne aprofundăm în indexarea acestor date în OpenSearch și demonstrăm capabilitățile de căutare care devin disponibile la îndemâna dumneavoastră.
Indiferent dacă organizația dvs. face primii pași în era transformării digitale sau este un gigant consacrat care caută să turbochargeze recuperarea informațiilor, acest ghid este busola dvs. pentru a naviga în oportunitățile pe care AWS Intelligent Document Processing și OpenSearch le oferă.
implementarea folosit în această postare utilizează Construcții Amazon Text IDP CDK – Componente AWS Cloud Development Kit (CDK) pentru a defini infrastructura pentru fluxurile de lucru Intelligent Document Processing (IDP) – care vă permit să creați fluxuri de lucru IDP personalizabile specifice cazurilor de utilizare. Construcțiile și mostrele IDP CDK sunt o colecție de componente pentru a permite definirea proceselor IDP pe AWS și publicate pentru GitHub. Principalele concepte utilizate sunt AWS Kit de dezvoltare în cloud (CDK) constructe, actualul Stive CDK și Funcții pas AWS. Atelierul Utilizați învățarea automată pentru a automatiza și a procesa documente la scară este un bun punct de plecare pentru a afla mai multe despre personalizarea fluxurilor de lucru și despre utilizarea altor fluxuri de lucru eșantion ca bază pentru propriile dvs.
Prezentare generală a soluțiilor
În această soluție, ne concentrăm pe indexarea documentelor într-un index OpenSearch pentru căutarea și regăsirea rapidă a informațiilor și documentelor. Documentele în format PDF, TIFF, JPEG sau PNG sunt plasate într-un serviciu Amazon Simple Storage (Amazon S3) și ulterior indexate în OpenSearch folosind acest flux de lucru Step Functions.
OpenSearchWorkflow-Decider se uită la document și verifică dacă documentul este unul dintre tipurile mime acceptate (PDF, TIFF, PNG sau JPEG). Este format dintr-unul AWS Lambdas Funcția.
DocumentSplitter generează maximum 2500 de pagini din documente. Aceasta înseamnă că, deși Amazon Texttract acceptă documente de până la 3000 de pagini, puteți transmite documente cu mai multe pagini, iar procesul încă funcționează bine și introduce paginile în OpenSearch și creează numere de pagină corecte. The DocumentSplitter este implementat ca o funcție AWS Lambda.
Starea hărții procesează fiecare bucată în paralel.
TextAsync task apelează Amazon Text folosind asincronul Interfața de programare a aplicațiilor (API) în continuare Cele mai bune practici cu Amazon Simplu Notification Service (Amazon SNS) notificări și OutputConfig pentru a stoca ieșirea Amazon Texttract JSON într-un bucket Amazon S3 al clientului. Constă din două funcții Amazon Lambda: una pentru a trimite documentul pentru procesare și una pentru a fi declanșată în notificarea Amazon SNS.
Deoarece volumul TextAsync task poate produce mai multe fișiere de ieșire paginate, TextAsyncToJSON2 procesul le combină într-un singur fișier JSON.
Contextul Funcții de pas este îmbogățit cu informații care ar trebui să poată fi căutate și în indexul OpenSearch din SetMetaData Etapa. Eșantionul de implementare adaugă ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
, și ORIGIN_FILE_URI
. Puteți adăuga orice informații pentru a îmbogăți experiența de căutare, cum ar fi informații din alte sisteme backend, ID-uri specifice sau informații de clasificare.
GenerateOpenSearchBatch preia ieșirea Amazon Texttract JSON, o combină cu informațiile din contextul stabilit de SetMetaData și pregătește un fișier care este optimizat pentru importul în lot în OpenSearch.
În OpenSearchPushInvoke, acest fișier de import lot este trimis în indexul OpenSearch și disponibil pentru căutare. Această funcție AWS Lambda este conectată cu aws-lambda-opensearch construi din Soluții AWS bibliotecă folosind instanțele m6g.large.search, OpenSearch versiunea 2.7 și configurat Amazon Elastic Block Service (Amazon EBS) dimensiunea volumului la General Purpose 2 (GP2) cu 200 GB. Puteți modifica configurația OpenSearch în funcție de cerințele dvs.
Finala TaskOpenSearchMapping pasul șterge contextul, care altfel ar putea depăși Cota pentru funcțiile pasului of Dimensiunea maximă de intrare sau de ieșire pentru o sarcină, stare sau execuție.
Cerințe preliminare
Pentru a implementa mostrele, aveți nevoie de un cont AWS , the Kit de dezvoltare în cloud AWS (AWS CDK), sunt necesare o versiune Python actuală și Docker. Aveți nevoie de permisiuni pentru a implementa șabloane AWS CloudFormation, împingeți la Registrul Amazon de containere elastice (Amazon ECR), creați Gestionarea identității și accesului Amazon (AWS IAM), funcții Amazon Lambda, compartimente Amazon S3, funcții Amazon Step, cluster Amazon OpenSearch și un Amazon Cognito grup de utilizatori. Asigurați-vă că dvs Mediul AWS CLI este configurat cu permisiunile corespunzătoare.
De asemenea, puteți învârti a AWS Cloud9 instanță cu AWS CDK, Python și Docker preinstalate pentru a iniția implementarea.
walkthrough
Implementare
- După ce ați configurat cerințele preliminare, trebuie să clonați mai întâi depozitul:
- Apoi cd în folderul de depozit și instalați dependențele:
- Implementați stiva OpenSearchWorkflow:
Implementarea durează aproximativ 25 de minute cu setările de configurare implicite din mostrele GitHub și creează un flux de lucru Step Functions, care este invocat atunci când un document este plasat într-o găleată/prefix Amazon S3 și ulterior este procesat până când conținutul documentului este indexat. într-un cluster OpenSearch.
Următorul este un exemplu de rezultate care include link-uri utile și informații generate decdk deploy OpenSearchWorkflow
comanda:
Aceste informații sunt disponibile și în Consola AWS CloudFormation.
Când un document nou este plasat sub OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation, este pornit un nou flux de lucru Step Functions pentru acest document.
Pentru a verifica starea acestui document, OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink furnizează un link către lista de execuții StepFunction din AWS Management Console, afișând starea procesării documentului pentru fiecare document încărcat pe Amazon S3. Tutorialul Vizualizarea și depanarea execuțiilor pe consola Step Functions oferă o prezentare generală a componentelor și vizualizărilor din Consola AWS.
Testarea
- Mai întâi testați folosind un fișier de probă.
- După ce selectați linkul către fluxul de lucru StepFunction sau deschideți Consola de management AWS și accesați pagina de serviciu Step Functions, puteți analiza diferitele invocări ale fluxului de lucru.
- Aruncați o privire la execuția documentului eșantion care rulează în prezent, unde puteți urmări execuția sarcinilor individuale ale fluxului de lucru.
Caută
Odată finalizat procesul, putem valida că documentul este indexat în indexul OpenSearch.
- Pentru a face acest lucru, mai întâi creăm un utilizator Amazon Cognito. Amazon Cognito este utilizat pentru autentificarea utilizatorilor pe indexul OpenSearch. Selectați linkul din rezultatul de la implementarea cdk (sau uitați-vă la Formarea AWS Cloud ieșire în AWS Management Console) numit OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- Apoi, selectați Creaza utilizator butonul, care vă direcționează către o pagină pentru a introduce un nume de utilizator și o parolă pentru accesarea tabloului de bord OpenSearch.
- După alegere Creaza utilizator, puteți continua la tabloul de bord OpenSearch făcând clic pe OpenSearchWorkflow.OpenSearchDashboard din rezultatul de implementare CDK. Conectați-vă folosind numele de utilizator și parola create anterior. Prima dată când vă autentificați, trebuie să schimbați parola.
- După ce v-ați conectat la tabloul de bord OpenSearch, selectați Managementul stivei secțiune, urmată de Model de indexs pentru a crea un index de căutare.
- Numele implicit pentru index este lucrări-index și un nume de model de index al indexul lucrărilor* se va potrivi cu asta.
- După ce faceți clic Urmatorul pas, Selectați timestamp-ul ca Câmpul de timp și Creați un model de index.
- Acum, din meniu, selectați Descopera.
În cele mai multe cazuri, trebuie să modificați intervalul de timp în funcție de ultima ingerare. Valoarea implicită este de 15 minute și adesea nu a existat nicio activitate în ultimele 15 minute. În acest exemplu, s-a schimbat la 15 zile pentru a vizualiza ingerarea.
- Acum poți începe să cauți. Un roman a fost indexat, puteți căuta orice termeni precum spune-mi Ismael si vezi rezultatele.
În acest caz, termenul spune-mi Ismael apare la pagina 6 a documentului la identificatorul uniform de resurse (URI), care indică locația Amazon S3 a fișierului. Acest lucru face mai rapidă identificarea documentelor și găsirea de informații într-un corp mare de documente PDF, TIFF sau imagine, în comparație cu trecerea manuală a acestora.
Alergarea la scară
Pentru a estima amploarea și durata unui proces de indexare, implementarea a fost testată cu 93,997 de documente și o sumă totală de 1,583,197 de pagini (în medie 16.84 pagini/document și cel mai mare fișier având 3755 de pagini), care toate au fost indexate în OpenSearch. Procesarea tuturor fișierelor și indexarea lor în OpenSearch a durat 5.5 ore în regiunea SUA de Est (N. Virginia – us-east-1) folosind implicit Cote de servicii Amazon Texttract. Graficul de mai jos arată un test inițial la 18:00, urmat de ingerarea principală la 21:00 și totul făcut până la 2:30.
Pentru prelucrare, tcdk.SFExecutionsStartThrottle a fost setat la o executions_concurrency_threshold
=550, ceea ce înseamnă că fluxurile de lucru concurente de procesare a documentelor sunt limitate la 550 și solicitările în exces sunt puse în coadă la un Amazon SQS Coada Fist-In-First-Out (FIFO), care este ulterior epuizată când fluxurile de lucru curente se termină. Pragul de 550 se bazează pe cota Serviciului Text de 600 în regiunea us-east-1. Prin urmare, adâncimea cozii și vârsta celui mai vechi mesaj sunt valori care merită monitorizate.
În acest test, toate documentele au fost încărcate pe Amazon S3 deodată, prin urmare Numărul aproximativ de mesaje vizibile are o creștere abruptă și apoi o scădere lent, deoarece nu sunt ingerate documente noi. The Vârsta aproximativă a celui mai vechi mesaj crește până când toate mesajele sunt procesate. Amazon SQS MessageRetentionPeriod este setat la 14 zile. Pentru procesarea întârziată care ar putea depăși 14 zile de procesare, începeți cu procesarea unui subset mai mic de documente reprezentative și monitorizați durata execuției pentru a estima câte documente puteți transmite înainte de a depăși 14 zile. Valorile Amazon SQS CloudWatch arată similar pentru un caz de utilizare al procesării unui număr mare de documente în așteptare, care este ingerat imediat și apoi procesat complet. Dacă cazul dvs. de utilizare este un flux constant de documente, ambele valori, Numărul aproximativ de mesaje vizibile si Vârsta aproximativă a celui mai vechi mesaj va fi mai liniar. De asemenea, puteți utiliza parametrul prag pentru a combina o încărcare constantă cu procesarea în așteptare și pentru a aloca capacitatea în funcție de nevoile dvs. de procesare.
O altă măsurătoare de monitorizat este starea de sănătate a clusterului OpenSearch, pe care ar trebui să-l configurați în funcție de Cele mai bune practici la nivel internațional pentru Amazon OpenSearch Service. Implementarea implicită folosește instanțe m6g.large.search.
Iată un instantaneu al indicatorilor cheie de performanță (KPI) pentru clusterul OpenSearch. Fără erori, viteză constantă de indexare a datelor și latență.
Execuțiile fluxului de lucru Step Functions arată starea procesării pentru fiecare document în parte. Dacă vezi execuții în A eșuat stare, apoi selectați detaliile. O măsură bună de monitorizat este AWS Tabloul de bord automat CloudWatch pentru Step Functions, care expune unele dintre Pas Funcții Valorile CloudWatch.
În acest grafic AWS CloudWatch Dashboard, vedeți execuțiile de succes Step Functions de-a lungul timpului.
Și acesta arată execuțiile eșuate. Acestea merită investigate prin prezentarea generală a AWS Console Step Functions.
Următoarea captură de ecran arată un exemplu de execuție eșuată, deoarece fișierul de origine are dimensiunea 0, ceea ce are sens deoarece fișierul nu are conținut și nu a putut fi procesat. Este important să filtrați procesele eșuate și să vizualizați eșecurile, pentru a vă întoarce la documentul sursă și a valida cauza principală.
Alte erori pot include documente care nu sunt de tip mime: application/pdf, image/png, image/jpeg sau image/tiff, deoarece alte tipuri de documente nu sunt acceptate de Amazon Texttract.
A costat
Costul total al ingerării a 1,583,278 de pagini a fost împărțit între serviciile AWS utilizate pentru implementare. Următoarea listă servește ca numere aproximative, deoarece costul real și durata de procesare variază în funcție de dimensiunea documentelor, de numărul de pagini per document, de densitatea informațiilor din documente și de regiunea AWS. Amazon DynamoDB consuma 0.55 USD, Amazon S3 3.33 USD, OpenSearch Service 14.71 USD, Step Functions 17.92 USD, AWS Lambda 28.95 USD și Amazon Texttract 1,849.97 USD. De asemenea, rețineți că clusterul Amazon OpenSearch Service implementat este facturat la oră și va acumula costuri mai mari atunci când este rulat pe o perioadă de timp.
modificările aduse
Cel mai probabil, doriți să modificați implementarea și să personalizați pentru cazul dvs. de utilizare și documente. Atelierul Utilizați învățarea automată pentru a automatiza și a procesa documente la scară prezintă o imagine de ansamblu bună asupra modului de manipulare a fluxurilor de lucru reale, modificarea fluxului și adăugarea de noi componente. Pentru a adăuga câmpuri personalizate la indexul OpenSearch, priviți SetMetaData sarcină în fluxul de lucru folosind set-manifest-meta-date-opensearch Funcția AWS Lambda pentru a adăuga metadate în context, care vor fi adăugate ca câmp la indexul OpenSearch. Orice informații despre metadate vor deveni parte a indexului.
A curăța
Ștergeți exemplele de resurse dacă nu mai aveți nevoie de ele, pentru a evita costurile viitoare folosind comanda followind:
în același mediu ca și cdk deploy
comanda. Atenție că aceasta elimină totul, inclusiv clusterul OpenSearch și toate documentele și bucket-ul Amazon S3. Dacă doriți să păstrați aceste informații, faceți o copie de rezervă a găleții Amazon S3 și creați un instantaneu de index din clusterul dvs. OpenSearch. Dacă ați procesat multe fișiere, atunci este posibil să trebuiască să goliți mai întâi compartimentul Amazon S3 utilizând Consola de administrare AWS (adică după ce ați făcut o copie de rezervă sau le-ați sincronizat cu un alt compartiment dacă doriți să păstrați informațiile), deoarece funcția de curățare poate expira și apoi distruge stiva AWS CloudFormation.
Concluzie
În această postare, v-am arătat cum să implementați o soluție full stack pentru a ingera un număr mare de documente într-un index OpenSearch, care sunt gata să fie utilizate pentru cazuri de utilizare de căutare. Au fost discutate componentele individuale ale implementării, precum și considerațiile privind scalarea, costurile și opțiunile de modificare. Tot codul este accesibil ca OpenSource pe GitHub ca mostre IDP CDK și ca IDP CDK constructe pentru a construi propriile soluții de la zero. Ca pas următor, puteți începe să modificați fluxul de lucru, să adăugați informații la documente din indexul de căutare și să explorați atelier IDP. Vă rugăm să comentați mai jos experiența și ideile dvs. pentru a extinde soluția actuală.
Despre autor
Martin Schade este Senior ML Product SA cu echipa Amazon Texttract. Are peste 20 de ani de experiență în tehnologii, soluții de inginerie și arhitectură legate de internet. S-a alăturat AWS în 2014, îndrumându-i mai întâi pe unii dintre cei mai mari clienți AWS cu privire la cea mai eficientă și scalabilă utilizare a serviciilor AWS, iar ulterior sa concentrat pe AI/ML, cu accent pe viziunea computerizată. În prezent, este obsedat de a extrage informații din documente.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- ChartPrime. Crește-ți jocul de tranzacționare cu ChartPrime. Accesați Aici.
- BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $3
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- ani 20
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- Despre Noi
- acces
- accesibil
- accesarea
- Conform
- Cont
- Acumula
- precizie
- peste
- activitate
- curent
- adăuga
- adăugat
- adăugare
- Adaugă
- După
- împotriva
- vârstă
- AI / ML
- TOATE
- aloca
- permite
- de asemenea
- Amazon
- Amazon Cognito
- Serviciul Amazon OpenSearch
- Text Amazon
- Amazon Web Services
- an
- analist
- și
- Orice
- api
- apare
- aproximativ
- SUNT
- în jurul
- AS
- At
- Autentificare
- automatizarea
- Automat
- în mod automat
- disponibil
- in medie
- evita
- AWS
- Formarea AWS Cloud
- AWS Lambdas
- Consola de administrare AWS
- înapoi
- Backend
- Backup
- de bază
- bazat
- BE
- deoarece
- deveni
- înainte
- fiind
- de mai jos
- CEL MAI BUN
- Cele mai bune practici
- Mai bine
- Ai grijă
- Bloca
- atât
- construi
- buton
- by
- apeluri
- CAN
- capacități
- Capacitate
- caz
- cazuri
- Provoca
- CD
- Schimbare
- si-a schimbat hainele;
- schimbarea
- verifica
- alegere
- clasificare
- Cloud
- Grup
- cod
- colectare
- combină
- comentariu
- Companii
- comparație
- Busolă
- competitiv
- componente
- calculator
- Computer Vision
- Concepte
- concurent
- Configuraţie
- configurat
- legat
- Considerații
- constă
- Consoleze
- constant
- construi
- Recipient
- conţinut
- context
- continua
- contracte
- corecta
- A costat
- Cheltuieli
- ar putea
- cuplat
- acoperi
- crea
- a creat
- creează
- critic
- Curent
- În prezent
- personalizat
- client
- clienţii care
- personalizabil
- personaliza
- tablou de bord
- tablouri de bord
- de date
- Zi
- afacere
- Refuzați
- Mod implicit
- defini
- definiție
- demonstra
- dependențe
- În funcție
- implementa
- dislocate
- desfășurarea
- adâncime
- distruge
- detalii
- Dezvoltare
- Dialog
- diferit
- digital
- Transformarea digitală
- descoperi
- discutat
- afișarea
- scufunda
- do
- Docher
- document
- documente
- făcut
- stors
- două
- durată
- e
- fiecare
- Est
- Margine
- eficient
- eficient
- efort
- Angajat
- împuternici
- permite
- Inginerie
- enorm
- îmbogăți
- îmbogățit
- Intrați
- Mediu inconjurator
- Eră
- Erori
- mai ales
- stabilit
- estima
- Chiar
- tot
- exemplu
- depăși
- depășire
- exces
- execuție
- Extinde
- experienţă
- explora
- extrage
- A eșuat
- FAST
- mai repede
- camp
- Domenii
- Figura
- Fișier
- Fişiere
- filtru
- final
- financiar
- Găsi
- capăt
- vârful degetelor
- termina
- First
- primii pasi
- prima dată
- debit
- Concentra
- concentrat
- urma
- a urmat
- următor
- Pentru
- format
- din
- Complet
- Stivă completă
- complet
- funcţie
- funcții
- viitor
- General
- generată
- generează
- obtinerea
- gigant
- GitHub
- dat
- Go
- merge
- bine
- grafic
- ghida
- valorifica
- Avea
- având în
- he
- Sănătate
- ajută
- Înalt
- superior
- extrem de
- oră
- ORE
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- HTML
- HTTPS
- uman
- Resurse Umane
- i
- idei
- identificator
- identifica
- Identitate
- ID-uri
- if
- imagine
- punerea în aplicare a
- implementarea
- implementat
- import
- important
- in
- include
- Inclusiv
- Crește
- Creșteri
- index
- indexate
- Indicatorii
- individ
- informații
- Infrastructură
- inițială
- iniția
- intrare
- perspective
- instala
- instanță
- integrate
- Inteligent
- Procesarea inteligentă a documentelor
- în
- investigare
- invocat
- IT
- alăturat
- călătorie
- jpg
- JSON
- A pastra
- Cheie
- mare
- cea mai mare
- Nume
- Latență
- mai tarziu
- AFLAȚI
- învăţare
- Bibliotecă
- ca
- Probabil
- LINK
- Link-uri
- Listă
- încărca
- locaţie
- autentificat
- Logare
- Lung
- mai lung
- Uite
- cautati
- Se pare
- maşină
- masina de învățare
- făcut
- Principal
- menține
- Mentine
- face
- FACE
- administrare
- manual
- multe
- Meci
- maxim
- Mai..
- me
- mijloace
- Meniu
- mesaj
- mesaje
- Metode
- metric
- Metrici
- ar putea
- minte
- minute
- amesteca
- ML
- Modern
- modifica
- monitor
- Monitorizarea
- mai mult
- cele mai multe
- Munte
- multiplu
- nume
- Numit
- navigând
- Nevoie
- nevoilor
- Nou
- următor
- Nu.
- notificare
- notificări
- roman
- număr
- numere
- of
- oferi
- de multe ori
- cele mai vechi
- on
- dată
- ONE
- deschide
- sursa deschisa
- Oportunităţi
- optimizate
- Opţiuni
- or
- comandă
- organizație
- origine
- Altele
- in caz contrar
- afară
- producție
- peste
- Prezentare generală
- propriu
- pagină
- pagini
- Paralel
- parametru
- parte
- trece
- Parolă
- Model
- modele
- plată
- pentru
- performanță
- perioadă
- permisiuni
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- "vă rog"
- Punct
- puncte
- piscină
- posibil
- Post
- practicile
- Se pregătește
- premise
- cadouri
- în prealabil
- proces
- Procesat
- procese
- prelucrare
- produce
- Produs
- Programare
- propus
- furnizează
- publicat
- scop
- Împinge
- pune
- puts
- Piton
- Rapid
- repede
- rată
- gata
- regiune
- Rapoarte
- depozit
- reprezentant
- cereri de
- necesar
- Cerinţe
- resursă
- Resurse
- sensibil
- rezultat
- REZULTATE
- reține
- rolurile
- rădăcină
- Alerga
- funcţionare
- SA
- acelaşi
- scalabil
- Scară
- scalare
- zgâria
- perfect
- Caută
- căutare
- Secțiune
- vedea
- caută
- selectarea
- senior
- sens
- trimis
- servește
- serviciu
- Servicii
- set
- setări
- configurarea
- să
- Arăta
- a arătat
- Emisiuni
- asemănător
- simplu
- Mărimea
- încetini
- mai mici
- inteligent
- Instantaneu
- So
- soluţie
- soluţii
- unele
- Sursă
- specific
- viteză
- Rotire
- împărţi
- stivui
- Începe
- început
- Pornire
- Stat
- Statele
- Stare
- constant
- Pas
- paşi
- Încă
- depozitare
- stoca
- stocarea
- prezenta
- Ulterior
- de succes
- astfel de
- Suportat
- Sprijină
- sigur
- sisteme
- adaptate
- Lua
- ia
- luare
- Sarcină
- sarcini
- echipă
- Tehnologii
- şabloane
- durată
- termeni
- test
- testat
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- acea
- Graficul
- informațiile
- Sursa
- Statul
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- prin urmare
- Acestea
- ei
- acest
- deşi?
- prag
- Prin
- la
- timp
- consumă timp
- la
- a luat
- Total
- tradiţional
- Transformare
- a declanșat
- tutorial
- Două
- tip
- Tipuri
- în
- fără precedent
- până la
- încărcat
- us
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizatorii
- utilizări
- folosind
- utilizează
- VALIDA
- valoare
- versiune
- foarte
- vizualizari
- Virginia
- viziune
- imagina
- volum
- volume
- vrea
- a fost
- Cale..
- we
- web
- servicii web
- BINE
- au fost
- Ce
- cand
- care
- voi
- cu
- flux de lucru
- fluxuri de lucru
- fabrică
- atelier
- Ateliere
- valoare
- ani
- Tu
- Ta
- zephyrnet