В предыдущей после, мы говорили об анализе и маркировке активов, хранящихся в Veeva Vault PromoMats, с использованием сервисов Amazon AI и API платформы Veeva Vault. В этом посте мы рассмотрим, как использовать Поток приложений Amazon, полностью управляемый сервис интеграции, который позволяет безопасно передавать данные из приложений «программное обеспечение как услуга» (SaaS), таких как Veeva Vault, в AWS. Соединитель Amazon AppFlow Veeva позволяет быстро, надежно и экономично подключить вашу среду AWS к экосистеме Veeva, чтобы анализировать богатое содержимое, хранящееся в Veeva Vault, в любом масштабе.
Коннектор Amazon AppFlow Veeva — это первый коннектор Amazon AppFlow, поддерживающий автоматическую передачу Документы Веева. Это позволяет вам выбирать между последней версией ( Устойчивое состояние версия в терминах Veeva) и все версии документов. Кроме того, вы можете импортировать метаданные документа.
С помощью нескольких щелчков мыши вы можете легко настроить управляемое соединение и выбрать документы и метаданные Veeva Vault для импорта. Вы можете дополнительно настроить поведение импорта, сопоставив поля источника с полями назначения. Вы также можете добавлять фильтры на основе типа и подтипа документа, классификации, продуктов, страны, сайта и т. д. Наконец, вы можете добавить проверку и управлять триггерами потока по запросу и по расписанию.
Вы можете использовать коннектор Amazon AppFlow Veeva для различных вариантов использования, от Veeva Vault PromoMats до других решений Veeva Vault, таких как QualityDocs, eTMF или Regulatory Information Management (RIM). Ниже приведены некоторые варианты использования соединителя:
- Синхронизация данных – Вы можете использовать коннектор в процессе установления согласованности и гармонизации данных из исходного хранилища Veeva Vault и любых нижестоящих систем с течением времени. Например, вы можете поделиться маркетинговыми активами Veeva PromoMats с Salesforce. Вы также можете использовать коннектор для обмена документами Veeva QualityDocs, такими как стандартные операционные процедуры (СОП) или спецификации, на кешированные веб-сайты, которые доступны для поиска с планшетов, имеющихся на производстве.
- Обнаружение аномалий – Вы можете поделиться документами Veeva PromoMats с Amazon Lookout для показателей для обнаружения аномалий. Вы также можете использовать соединитель с Vault RIM в иллюстрациях, коммерческих этикетках, шаблонах или листовках для пациентов, прежде чем импортировать их для печати в корпоративные решения для этикетирования, такие как Loftware.
- Увлажнение озера данных – Коннектор может быть эффективным инструментом для репликации структурированных или неструктурированных данных в озера данных для поддержки создания и гидратации озер данных. Например, вы можете использовать коннектор для извлечения стандартизированной информации об исследовании из протоколов, хранящихся в Vault RIM, и предоставления ее последующим группам медицинской аналитики.
- В реальном времени – Коннектор может быть полезен при отправке иллюстраций, клинических документов, маркетинговых материалов или протоколов исследований для перевода на родные языки в такие отделы, как упаковка, клинические испытания или представление в регулирующие органы.
Этот пост посвящен тому, как вы можете использовать Сервисы Amazon AI в сочетании с Amazon AppFlow для анализа контента, хранящегося в Veeva Vault PromoMats, автоматического извлечения информации о тегах и, в конечном итоге, передачи этой информации обратно в систему Veeva Vault. В сообщении обсуждается общая архитектура, шаги по развертыванию решения и панели мониторинга, а также пример использования тегов метаданных активов. Дополнительные сведения о базе кода для проверки концепции для этого варианта использования см. Репозиторий GitHub.
Обзор решения
На следующей диаграмме показана обновленная архитектура решения.
Раньше, чтобы импортировать активы из Veeva Vault, вам приходилось писать собственную логику кода, используя API-интерфейсы Veeva Vault опросить об изменениях и импортировать данные в Простой сервис хранения Amazon (Амазон С3). Это может быть ручной и трудоемкий процесс, в котором вам придется учитывать ограничения API, сбои и повторные попытки, а также масштабируемость для размещения неограниченного количества ресурсов. Обновленное решение использует Amazon AppFlow, чтобы абстрагироваться от сложностей обслуживания собственного конвейера импорта данных Veeva в Amazon S3.
Как упоминалось во введении, Amazon AppFlow — это простой в использовании инструмент самообслуживания без кода, который использует конфигурации «укажи и щелкни» для простого и безопасного перемещения данных между различными приложениями SaaS и сервисами AWS. AppFlow позволяет извлекать данные (объекты и документы) из поддерживаемых источников и записывать эти данные в различные поддерживаемые места назначения. Источником или получателем может быть приложение SaaS или сервис AWS, например Amazon S3. Амазонка Redshiftили Поиск показателей. В дополнение к интерфейсу без кода Amazon AppFlow поддерживает настройку через API, AWS CLI и AWS CloudFormation интерфейсы.
Поток в Amazon AppFlow описывает способ перемещения данных, включая сведения об источнике, сведения о назначении, условия запуска потока (по запросу, по событию или по расписанию) и задачи обработки данных, такие как создание контрольных точек, проверка полей или маскирование. При запуске Amazon AppFlow запускает поток, который извлекает исходные данные (обычно через общедоступные API-интерфейсы исходного приложения), выполняет задачи обработки данных и передает обработанные данные в место назначения.
В этом примере вы развертываете предварительно настроенный поток с помощью шаблона CloudFormation. На следующем снимке экрана показан предварительно настроенный veeva-aws-connector
поток, автоматически создаваемый шаблоном решения в консоли Amazon AppFlow.
Поток использует Veeva в качестве источника и настроен на импорт объектов компонента Veeva Vault. И метаданные, и исходные файлы необходимы для отслеживания обработанных ресурсов и возврата тегов к правильному соответствующему ресурсу в исходной системе. В этом случае импортируется только последняя версия, а представления не включаются.
Назначение потока также необходимо настроить. На следующем снимке экрана мы определяем формат файла и структуру папок для корзины S3, созданной как часть шаблона CloudFormation.
Наконец, поток запускается по запросу в демонстрационных целях. Это можно изменить, чтобы поток выполнялся по расписанию с максимальной детализацией в 1 минуту. При запуске по расписанию режим передачи автоматически меняется с полной передачи на режим добавочной передачи. Вы указываете исходное поле метки времени для отслеживания изменений. Для варианта использования тегов мы обнаружили, что Дата последнего изменения настройка самая подходящая.
Затем Amazon AppFlow интегрируется с Amazon EventBridge публиковать события после завершения выполнения потока.
Для лучшей отказоустойчивости AVAIAppFlowListener
AWS Lambda функция подключена к EventBridge. Когда запускается событие Amazon AppFlow, оно проверяет успешность выполнения конкретного потока, считывает информацию метаданных обо всех импортированных ресурсах из этого конкретного запуска потока и отправляет метаданные отдельных документов в Простой сервис очередей Amazon (Amazon SQS). Использование Amazon SQS обеспечивает слабую связь между разделами производителя и процессора в архитектуре, а также позволяет развертывать изменения в разделе процессора, не останавливая поступающие обновления.
Вторая функция опроса (AVAIQueuePoller
) считывает очередь SQS с частыми интервалами (каждую минуту) и обрабатывает входящие активы. Для еще более быстрого отклика функции Lambda вы можете заменить правило CloudWatch, настроив Amazon SQS в качестве триггера для функции.
В зависимости от типа входящего сообщения решение использует различные сервисы искусственного интеллекта AWS для получения информации из ваших данных. Вот некоторые примеры:
- Текстовые файлы - Функция использует Обнаружение объектов операция по Amazon Comprehend Medical, сервис обработки естественного языка (NLP), который упрощает использование машинного обучения для извлечения соответствующей медицинской информации из неструктурированного текста. Эта операция обнаруживает объекты в таких категориях, как
Anatomy
,Medical_Condition
,Medication
,Protected_Health_Information
иTest_Treatment_Procedure
, Полученный результат фильтруется дляProtected_Health_Information
и оставшаяся информация, наряду с оценками достоверности, сглаживается и вставляется в Amazon DynamoDB стол. Эта информация отображается в кластере OpenSearch Kibana. В реальных приложениях вы также можете использовать Amazon Comprehend Medical. ICD-10-CM или RxNorm возможность связать обнаруженную информацию с медицинскими онтологиями, чтобы последующие приложения здравоохранения могли использовать ее для дальнейшего анализа. - Фотографии - Функция использует Обнаружение меток метод Апостол для обнаружения меток во входящем изображении. Эти метки могут выступать в качестве тегов для идентификации богатой информации, скрытой в ваших изображениях, например информации о коммерческих произведениях искусства и клинических этикетках. Если такие ярлыки
Human
orPerson
обнаружены с доверительной вероятностью более 80%, код использует Обнаружить лица метод поиска ключевых черт лица, таких как глаза, нос и рот, для обнаружения лиц на входном изображении. Amazon Rekognition предоставляет всю эту информацию со связанной оценкой достоверности, которая сводится и сохраняется в таблице DynamoDB. - Голосовые записи - Для аудио активов код использует Начать транскрипцию асинхронный метод Amazon транскрибировать транскрибировать входящее аудио в текст, передавая уникальный идентификатор как
TranscriptionJobName
, В коде предполагается, что языком аудио является английский (США), но вы можете изменить его, чтобы привязать к информации, поступающей из Veeva Vault. Код вызывает Получить задание по транскрипции метод, передавая тот же уникальный идентификатор, что иTranscriptionJobName
в цикле, пока работа не будет завершена. Amazon Transcribe доставляет выходной файл в корзину S3, которая читается кодом и удаляется. Код вызывает рабочий процесс обработки текста (как обсуждалось ранее) для извлечения сущностей из транскрибированного звука. - Сканированные документы (PDF-файлы) - Большой процент активов в области наук о жизни представлен в PDF-файлах - это может быть что угодно, от научных журналов и исследовательских работ до этикеток лекарств. Амазонка Текст это сервис, который автоматически извлекает текст и данные из отсканированных документов. Код использует Стартдокументтекстдетектион метод для запуска асинхронного задания по обнаружению текста в документе. Код использует
JobId
вернулся в ответ на звонок GetDocumentTextDetection в цикле, пока работа не будет завершена. Выходная структура JSON содержит строки и слова обнаруженного текста, а также оценки достоверности для каждого идентифицируемого элемента, поэтому вы можете принимать обоснованные решения о том, как использовать результаты. Код обрабатывает структуру JSON, чтобы воссоздать текстовое пятно, и вызывает рабочий процесс обработки текста, чтобы извлечь объекты из текста.
В таблице DynamoDB хранятся все обработанные данные. Решение использует Потоки DynamoDB и триггеры Lambda (AVAIPopulateES
) для заполнения данными кластера OpenSearch Kibana. Функция AVAIPopulateES запускается для каждой операции обновления, вставки и удаления, происходящей в таблице DynamoDB, и вставляет одну соответствующую запись в индекс OpenSearch. Вы можете визуализировать эти записи с помощью Kibana.
Чтобы замкнуть петлю обратной связи, AVAICustomFieldPopulator
Лямбда-функция создана. Он запускается событиями в потоке DynamoDB таблицы метаданных DynamoDB. Для каждого DocumentID
в записях DynamoDB функция пытается добавить информацию тега в предопределенное свойство настраиваемого поля актива с соответствующим идентификатором в Veeva, используя Veeva API. Чтобы избежать вставки шума в настраиваемое поле, функция Lambda фильтрует все теги, идентифицированные с показателем достоверности ниже 0.9. Неудачные запросы перенаправляются в очередь недоставленных сообщений (DLQ) для ручной проверки или автоматического повтора.
Это решение предлагает безсерверный, оплачиваемый подход к обработке, маркировке и включению всестороннего поиска в ваших цифровых активах. Кроме того, каждый управляемый компонент обладает высокой доступностью, встроенной в автоматическое развертывание в нескольких зонах доступности. За Сервис Amazon OpenSearch (преемник Amazon Elasticsearch Service), вы можете выбрать вариант на три AZ чтобы обеспечить лучшую доступность для ваших доменов.
Предпосылки
Для этого прохождения у вас должны быть следующие предпосылки:
- An Аккаунт AWS с соответствующими Управление идентификацией и доступом AWS (IAM) разрешения на запуск шаблона CloudFormation
- Соответствующие учетные данные для доступа к домену Veeva Vault PromoMats (URL-адрес домена, имя пользователя и пароль)
- Пользовательский тег контента, определенный в Veeva для цифровых активов, которые вы хотите пометить (например, мы создали
AutoTags
пользовательский тег контента) - Цифровые активы в хранилище PromoMats доступны для предыдущих учетных данных
Разверните свое решение
Вы используете стек CloudFormation для развертывания решения. Стек создает все необходимые ресурсы, в том числе:
- Ведро S3 для хранения входящих активов.
- Поток Amazon AppFlow для автоматического импорта ресурсов в корзину S3.
- Правило EventBridge и функция Lambda для реагирования на события, генерируемые Amazon AppFlow (
AVAIAppFlowListener
). - Очередь SQS FIFO, выступающая в качестве слабой связи между функцией прослушивателя (
AVAIAppFlowListener
) и функция опроса (AVAIQueuePoller
). - Таблица DynamoDB для хранения результатов сервисов Amazon AI.
- Кластер Amazon OpenSearch Kibana (ELK) для визуализации проанализированных тегов.
- Функция Lambda для возврата идентифицированных тегов в Veeva (
AVAICustomFieldPopulator
) с соответствующим DLQ. - Требуемые лямбда-функции:
- AVAIAppFlowListener – Инициируется событиями, переданными Amazon AppFlow в EventBridge. Используется для проверки запуска потока и отправки сообщения в очередь SQS.
- AVAIQueuePoller - срабатывает каждые 1 минуту. Используется для опроса очереди SQS, обработки активов с помощью сервисов Amazon AI и заполнения таблицы DynamoDB.
- AVAIPopulateES - Срабатывает при обновлении, вставке или удалении таблицы DynamoDB. Используется для захвата изменений из DynamoDB и заполнения кластера ELK.
- AVAICustomFieldPopulator – Запускается при обновлении, вставке или удалении таблицы DynamoDB. Используется для передачи информации о тегах в Veeva.
- Ассоциация События Amazon CloudWatch правила, запускающие
AVAIQueuePoller
функция. Эти триггеры находятся вDISABLED
состояние по умолчанию. - Требуемые роли и политики IAM для взаимодействия с EventBridge и службами ИИ с ограниченной областью действия.
Для начала выполните следующие шаги:
- Войдите в Консоль управления AWS с учетной записью, имеющей необходимые разрешения IAM.
- Выберите Стек запуска и откройте его на новой вкладке:
- На Создать стек выберите страницу Следующая.
- На Укажите детали стека странице введите имя стопки.
- Введите значения для параметров.
- Выберите Следующая.
- На Настроить параметры стека страницу, оставьте все как по умолчанию и выберите Следующая.
- На Обзор страница, в Возможности и преобразования В разделе выберите три флажка.
- Выберите Создать стек.
- Дождитесь завершения стека. Вы можете изучить различные события процесса создания стека на Мероприятия меню.
- После завершения создания стека вы можете посмотреть на Полезные ресурсы вкладка, чтобы увидеть все ресурсы, созданные шаблоном CloudFormation.
- На Выходы вкладка, скопируйте значение
ESDomainAccessPrincipal
.
Это АРН роли IAM, которую AVAIPopulateES
функция предполагает. Вы используете его позже для настройки доступа к домену Amazon OpenSearch Service.
Настройте Amazon OpenSearch Service и Kibana
В этом разделе вы узнаете, как защитить кластер Amazon OpenSearch Service и установить локальный прокси-сервер для безопасного доступа к Kibana.
- В консоли Amazon OpenSearch Service выберите домен, созданный с помощью шаблона.
- На Действия Меню, выберите Изменить политику доступа.
- Что касается Политика доступа к домену, выберите Пользовательская политика доступа.
- В Политика доступа будет очищена всплывающее окно, выберите Очистить и продолжить.
- На следующей странице настройте следующие операторы, чтобы заблокировать доступ к домену Amazon OpenSearch Service:
- Разрешить IPv4-адрес - Ваш IP-адрес.
- Разрешить IAM ARN - Значение
ESDomainAccessPrincipal
Вы скопировали ранее.
- Выберите Отправить.
Это создает политику доступа, которая предоставляет доступ к функции AVAIPopulateES и доступ к Kibana с вашего IP-адреса. Для получения дополнительной информации об ограничении вашей политики доступа см. Настройка политик доступа.
- Подождите пока статус домена покажет как
Active
. - На консоли Amazon EventBridge в разделе Мероприятия, выберите Правила. Вы можете увидеть два правила, созданные шаблоном CloudFormation.
- Выберите
AVAIQueuePollerSchedule
правило и включите его, нажав Включите.
Через 5–8 минут данные должны начать поступать, и в кластере Amazon OpenSearch Service будут созданы сущности. Теперь вы можете визуализировать эти объекты в Kibana. Для этого вы используете прокси с открытым исходным кодом под названием AWS-эс-kibana, Чтобы установить прокси на свой компьютер, введите следующий код:
aws-es-kibana your_OpenSearch_domain_endpoint
Вы можете найти конечную точку домена на Выходы вкладка стека CloudFormation под ESDomainEndPoint
, Вы должны увидеть следующий вывод:
Создание визуализаций и анализ тегированного содержимого
Пожалуйста, обратитесь к оригиналу Блогпост.
Убирать
Чтобы избежать будущих расходов, удаляйте ресурсы, когда они не используются. Вы можете легко удалить все ресурсы, удалив соответствующий стек CloudFormation. Обратите внимание, что вам необходимо очистить созданные корзины S3 от контента, чтобы удаление стека прошло успешно.
Заключение
В этом посте мы продемонстрировали, как можно использовать сервисы Amazon AI в сочетании с Amazon AppFlow, чтобы расширить функциональные возможности Veeva Vault PromoMats и быстро и легко извлекать ценную информацию. Встроенный механизм обратной связи позволяет обновлять теги обратно в Veeva Vault и включать автоматическую пометку ваших активов. Это облегчает вашей команде быстрый поиск ресурсов.
Хотя ни одно машинное обучение не является идеальным, оно может приблизиться к производительности человека и помочь компенсировать значительную часть усилий вашей команды. Вы можете использовать эту дополнительную емкость для выполнения дополнительных задач, выделив при этом небольшую емкость для проверки выходных данных решения ML. Это решение также может помочь оптимизировать расходы, обеспечить согласованность тегов и обеспечить быстрое обнаружение существующих активов.
Наконец, вы можете сохранить право собственности на свои данные и выбрать, какие сервисы AWS могут обрабатывать, хранить и размещать контент. AWS не получает доступ к вашему контенту и не использует его в каких-либо целях без вашего согласия и никогда не использует данные клиентов для получения информации для маркетинга или рекламы. Для получения дополнительной информации см. FAQ по конфиденциальности данных.
Вы также можете расширить функциональность этого решения с помощью дополнительных усовершенствований. Например, в дополнение к сервисам AI и ML, описанным в этом посте, вы можете легко добавить любую из своих пользовательских моделей ML, созданных с помощью Создатель мудреца Амазонки к архитектуре.
Если вы заинтересованы в изучении дополнительных вариантов использования Veeva и AWS, обратитесь к команде своего аккаунта AWS.
Veeva Systems рассмотрела и одобрила этот контент. По дополнительным вопросам, связанным с Veeva Vault, обращайтесь Поддержка Веева.
Об авторах
Маянк Таккар является руководителем отдела развития бизнеса AI/ML, глобального здравоохранения и наук о жизни в AWS. Он имеет более чем 18-летний опыт работы в различных отраслях, таких как здравоохранение, медико-биологические науки, страхование и розничная торговля, специализируясь на создании бессерверных решений, решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для решения реальных отраслевых проблем. В AWS он тесно сотрудничает с крупными фармацевтическими компаниями по всему миру, создавая передовые решения и помогая им на пути к облачным технологиям. Помимо работы, Маянк вместе со своей женой занят воспитанием двух энергичных и озорных мальчиков, Аарьяна (6 лет) и Киана (4 года), при этом пытаясь уберечь дом от пожара или затопления!
Анамария Тодор является старшим архитектором решений из Копенгагена, Дания. Она увидела свой первый компьютер, когда ей было 4 года, и с тех пор никогда не отпускала компьютерную науку и инженерию. Она работала в различных технических должностях от разработчика полного стека до инженера данных, технического руководителя и технического директора в различных датских компаниях. Анамария имеет степень бакалавра в области прикладной инженерии и компьютерных наук, степень магистра в области компьютерных наук и более 10 лет практического опыта работы с AWS. В AWS она тесно сотрудничает с компаниями, занимающимися здравоохранением и биологическими науками, в корпоративном сегменте. Когда она не работает и не играет в видеоигры, она учит девочек и женщин-профессионалов понимать и находить свой путь с помощью технологий.
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
- КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-tag-assets-stored-in-veeva-vault-promomats-using-amazon-appflow-and-amazon-ai-services/
- "
- 10
- 100
- 7
- 9
- a
- О нас
- АБСТРАКТ НАЯ
- доступ
- доступной
- вмещать
- Учетная запись
- Достигать
- через
- Действие (Act):
- дополнение
- дополнительный
- адрес
- Реклама
- AI
- Услуги искусственного интеллекта
- Все
- позволяет
- Amazon
- количество
- анализ
- аналитика
- анализировать
- кроме
- API
- API
- Применение
- Приложения
- прикладной
- подхода
- соответствующий
- архитектура
- около
- искусственный
- искусственный интеллект
- произведение искусства
- активы
- Активы
- связанный
- аудио
- Автоматический
- автоматически
- свободных мест
- AWS
- до
- не являетесь
- Лучшая
- между
- граница
- строить
- Строительство
- встроенный
- бизнес
- призывают
- возможности
- Пропускная способность
- случаев
- случаев
- расходы
- Выберите
- классификация
- клинические испытания
- облако
- тренировка
- код
- сочетание
- как
- приход
- коммерческая
- Компании
- полный
- компонент
- комплексный
- компьютер
- Информатика
- сама концепция
- Условия
- доверие
- Конфигурация
- Свяжитесь
- связи
- согласие
- Консоли
- обращайтесь
- содержит
- содержание
- соответствующий
- Расходы
- может
- страна
- Создайте
- создали
- создает
- создание
- Полномочия
- CTO
- изготовленный на заказ
- клиент
- передовой
- приборная панель
- данным
- обработка данных
- решения
- обеспечивает
- Спрос
- убивают
- Дания
- развертывание
- развертывание
- назначение
- направления
- подробнее
- обнаруженный
- обнаружение
- Застройщик
- Развитие
- Интернет
- Цифровые активы
- открытие
- Документация
- не
- домен
- доменов
- вниз
- наркотик
- каждый
- легко
- Простой в использовании
- экосистема
- Эффективный
- усилия
- включить
- позволяет
- Конечная точка
- инженер
- Проект и
- Английский
- Enter
- Предприятие
- лиц
- Окружающая среда
- События
- События
- многое
- пример
- Примеры
- существующий
- опыт
- Больше
- продлить
- Экстракты
- лица
- Особенность
- Особенности
- Обратная связь
- женский пол
- Поля
- фильтры
- обнаружение
- First
- поток
- фокусируется
- после
- формат
- найденный
- от
- полный
- функция
- функциональность
- Функции
- далее
- будущее
- Игры
- в общем
- генерируется
- получающий
- девочки
- Глобальный
- гранты
- практический
- здравоохранение
- помощь
- High
- Вилла / Бунгало
- Как
- How To
- HTTPS
- человек
- идентификатор
- определения
- Личность
- изображение
- изображений
- импортирующий
- включают
- включены
- В том числе
- индекс
- individual
- промышленности
- промышленность
- информация
- сообщил
- вход
- Вставки
- понимание
- размышления
- устанавливать
- страхование
- интегрированный
- интеграции.
- Интеллекта
- взаимодействующий
- заинтересованный
- Интерфейс
- IP
- IP-адрес
- IT
- работа
- путешествие
- Сохранить
- Основные
- маркировка
- Этикетки
- язык
- Языки
- большой
- последний
- запуск
- вести
- Оставлять
- Медико-биологическая промышленность
- линий
- LINK
- локальным
- посмотреть
- машина
- поддерживать
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- управлять
- управляемого
- управление
- способ
- руководство
- производство
- отображение
- Маркетинг
- магистра
- материалы
- механизм
- основным медицинским
- упомянутый
- Метрика
- ML
- Модели
- БОЛЕЕ
- самых
- двигаться
- с разными
- натуральный
- необходимо
- потребности
- следующий
- Шум
- Предложения
- смещение
- открытый
- операционный
- операция
- Оптимизировать
- Опции
- заказ
- оригинал
- Другое
- общий
- собственный
- собственность
- часть
- Прохождение
- Пароль
- пациент
- процент
- ИДЕАЛЬНОЕ
- производительность
- Фармацевтика
- игры
- пожалуйста
- сборах
- политика
- голосование
- сообщения
- представить
- предыдущий
- политикой конфиденциальности.
- проблемам
- процесс
- Процессы
- обработка
- процессор
- производитель
- Продукция
- профессионалы
- доказательство
- доказательство концепции
- собственность
- протоколы
- обеспечивать
- приводит
- полномочие
- что такое варган?
- публиковать
- цель
- целей
- толкнул
- САЙТ
- быстро
- привлечение
- ранжирование
- достигать
- реагировать
- реакция
- запись
- учет
- регуляторы
- соответствующие
- осталось
- представленный
- Запросы
- исследованиям
- Полезные ресурсы
- ответ
- в результате
- Итоги
- розничный
- Роли
- условиями,
- Run
- то же
- Масштабируемость
- Шкала
- считаться
- Наука
- НАУКА
- безопасно
- сегмент
- Serverless
- обслуживание
- Услуги
- набор
- установка
- Поделиться
- показывать
- просто
- с
- сайте
- ситуация
- небольшой
- So
- Software
- программное обеспечение как услуга
- твердый
- Решение
- Решения
- РЕШАТЬ
- некоторые
- специализация
- конкретный
- спецификации
- стек
- стандарт
- Начало
- и политические лидеры
- Область
- отчетность
- Статус:
- диск
- магазин
- магазины
- поток
- структурированный
- Кабинет
- существенный
- успешный
- Успешно
- поддержка
- Поддержанный
- поддержки
- Поддержка
- система
- системы
- задачи
- команда
- команды
- Технический
- Технологии
- шаблоны
- terms
- Ассоциация
- Источник
- мир
- три
- Через
- TIE
- время
- кропотливый
- инструментом
- к
- трек
- Отслеживание
- перевод
- переводы
- Переводы
- срабатывает
- под
- понимание
- созданного
- Неограниченный
- Обновление ПО
- Updates
- us
- использование
- Проверка
- ценностное
- различный
- Хранилище
- версия
- Видео
- видеоигры
- веб-сайты
- в то время как
- без
- слова
- Работа
- работавший
- работает
- работает
- Мир
- лет
- ВАШЕ