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云、数、智“三江并流”,亚马逊云科技将把数字化航船带向何方?

数流和智流融合不仅仅是趋势,而是正在发生的事情。 从国家层面“十四五”规划为数字化转型高度定调,到各行业内外部刚需推进,数字化转型是千行百业必然发展趋势。...它让没有技术专业知识的业务人员都可以探索历史趋势和数据指标,让用户能够从支撑其看板和报表的数据获得新的洞察。...基于Amazon QuickSight Q,企业主、销售经理、或是区域负责人能够在每天、每周、每个月的海量企业运营数据,高效地对这些数据进行汇总、分类和分析,并挖掘出其中最有价值的部分或是其中蕴含的重大危机和机遇...纳斯达克北美市场产品经理Michael Weiss表示:“Amazon QuickSight Q改变了游戏规则,使高管、销售和数据工程团队能够即时从数据获得答案,这些新功能将帮助我们加速建立商业智能,...短短五年时间,已有数以万计的客户利用Amazon SageMaker创建了数百万个模型,参数规模可达千亿级别,每月生成数千亿的预测结果。

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re:Invent 2022 全回顾:看见云计算的力量,透视未来的云计算

亚马逊云科技也为其统一商业智能服务 Amazon QuickSight 添加了新功能,包括可以通过名为 “QuickSight Q”的新功能进行自然语言查询的能力。...机器学习的六大趋势 亚马逊人工智能和机器学习副总裁兼总经理 Bratin Saha 概述了这家云巨头看到的六大关键趋势,这些趋势有助于推动 2022 年及以后的机器学习技术创新。...趋势 1:模型复杂度不断提高 近年来机器学习模型的复杂度呈指数级增长。衡量机器学习模型复杂程度的一种方法是计算其中的参数数量。Saha 解释说,参数可以被认为是嵌入在机器学习模型的值变量。...趋势 2:数据增长 越来越多的数据和不同类型的数据被用于训练机器学习模型。组织现在正在构建经过结构化数据源(文本)以及非结构化数据类型(包括音频和视频)训练的模型。...为了将不同的数据类型放入机器学习模型亚马逊云科技开发了多种服务来帮助训练模型。

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    人们应该了解的20个亚马逊云服务

    不知人们是否了解AWS云服务,但很确定到目前为止,每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品,弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。...2017年11月,亚马逊公司增加了大量新功能,并重新推出了Cloud9服务。最值得注意的是,它集成了其他亚马逊开发服务,CodeStar持续交付工具链服务。...Amazon SageMaker 人工智能和机器学习是当前IT界最热门的趋势之一,但许多与这些技术相关的工具需要大量的技能和培训才能使用。...QuickSight承诺将以易于使用的业务分析来改变这种状况,达到传统商务智能解决方案成本的1/10。...Amazon Sumerian 2017年11月推出的Sumerian简化了创建和运行增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和沉浸式3D内容的过程。

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    年中盘点 | 2022年,PaaS 再升级

    Amazon QuickSight用于数据可视化。Amazon Athena使用标准SQL即时分析存储在S3的数据。Redshift数据仓库服务,可以对PB甚至EB级结构化数据集合执行复杂查询。...亚马逊云科技多数数据分析服务都集成了人工智能服务,比如Redshift ML、Athena ML、Quicksight ML等服务。...图12 Amazon Redshift ML服务(来源:亚马逊云科技) 如上图所示,数据进入Redshift数仓以后,用户可直接在SQL语句中使用‘create model’命令来创建机器学习模型。...某知名机构2021下半年对国内公有云市场的分析数据表明,AI PaaS在国内各PaaS细分市场增速最高。 (四)数据类PaaS服务的两个发展趋势 趋势一:一体化。...趋势二:无服务器化(Serverless)。 在笔者的另一篇文章《亚马逊云科技15 年:从 Serverful 到 Serverless》,详细阐述了Serverless。

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    大家究竟需要怎样的“生成式 AI”?目前已达到 “临界点”?

    目前我们观察到,随着机器学习、深度学习等技术的不断迭代,生成式 AI 的应用趋势正朝着端到端的方向发展。...本次峰会上,亚马逊云科技宣布全面扩展其全托管基础模型服务 Amazon Bedrock,发布变革性的新功能 Amazon Bedrock Agents,该功能将助力开发者轻松创建全托管的 AI Agents...比如自动分解任务并创建编排计划,无需手动编码,开发者可以轻松创建基于生成式 AI 的应用程序,完成各种复杂任务;安全地访问和检索公司数据,通过简单的 API 接口连接,自动转换数据为机器可读格式,增加相关信息生成准确回答...AI 模型,使得开发者能够更轻松地进入生成式 AI 领域,并在图像、语音和文本生成方面得到更好的支持和指导;亚马逊云科技将 Amazon Bedrock 的大语言模型能力与 Amazon QuickSight...我们从本次峰会上的亚马逊云科技的新发布不难看出,生成式 AI 的未来已经到来。

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    专访亚马逊云科技数据库负责人

    在加入亚马逊云科技之前,任职于 Amazon.com 网站,曾将亚马逊的原有 Oracle 分析环境迁移至亚马逊云科技,并将所有事务处理引擎从遗留技术栈迁移至亚马逊云科技。...以下为访谈实录,经过不改变原意的整理: InfoQ:针对当前技术趋势亚马逊科技在数据库技术方面的规划是什么样的,包含了什么样的架构和关键产品? Jeff Carter: 先从技术框架说起。...这样大家就能找到环境的数据,我们也可以为数据创建权限组。用户可以为权限组指定成员,再把权限组分配给权限集。而且无论大家具体使用什么分析引擎,这些权限都能正确起效。...在本届 re:Invent 大会之前,亚马逊也有名叫 Q 的产品,就是 QuickSight Q,主要通过自然语言处理建立仪表板和报告。...那亚马逊云科技是如何在数据库技术领域不断创新的?近年来,您认为亚马逊在数据库领域取得的最重大、最显著的技术进步是什么? Jeff Carter: 这是个好问题。

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    业界领先的这些大模型,都被一家「收编」了

    看起来,现阶段我们并没有实现理想的「通用人工智能」,强 GPT-4 也并不完美。...我们可以像用 AutoGPT 一样无需编写任何代码就能创建出托管代理(AI agent),让它来指挥大模型执行复杂的任务,旅行预订、处理保险索赔、策划广告活动和管理库存等。...由于 Amazon Bedrock 采用无服务器(Serverless)技术,客户不必管理任何基础设施,就能在熟悉的亚马逊云科技服务平台上将生成式 AI 能力安全地集成和部署到应用程序。...Amazon QuickSight 提供了生成式 BI 的数据分析功能,它能够创建交互式仪表盘、分页报告以及嵌入式分析,同时具备进行自然语言查询的能力,让业务分析师能够更加方便快捷的探索数据,并使用自然语言描述轻松创建可视化报告...,加速药物发现和设计过程;在制造业,生成式 AI 可以通过提取历史数据实时诊断设备故障,并建议维护操作,例如输入调整、维修或可能的备件。

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    提升数据分析效率:Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程

    亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道) 前言 Hello,我是 Maynor。...: img 点击第二个选项,创建目录 -新 img 确定数据存储只存储在单个可用区 img 第二步:选择并查看数据集 本示例使用...首先,为此创建一个数据库: CREATE DATABASE blogdb 现在,根据上面的数据创建原始 CSV 格式的外部表。...recursive --human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件: img 第六步:将更多数据添加到表 现在,将更多数据和分区添加到上面创建的新表...Amazon QuickSight 以进行数据可视化、使用 AWS CloudWatch 监控数据湖的使用情况和性能,这里有待读者去自行探索~

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    云计算是数据分析的最佳场所吗?

    因此,随着企业发现自己面临越来越多的数据驱动型业务模式的选择,以及不得不创建高度复杂的分析环境来克服这些困难,许多组织都愿意在云端开展这一特定的努力是可以理解的。...可以肯定的是,云计算存在数据迁移和缺乏自定义的问题,但是通常将这些问题视为次要考虑因素,因为在商业模式被精通数据的更灵活的竞争对手中断之前,需要将分析工作快速运行。...亚马逊公司最近向其Connect联络中心提供了VoiceBase。目的是为组织提供分析与客户的记录对话的方法,以收集关于服务履行,呼叫跟踪,人力管理和其他任务的见解。...该系统与S3存储平台和Hadoop和Kinesis等处理引擎集成,通过Amazon QuickSight,Qlik或Tableau提供报告。...与工具箱的任何工具一样,分析的价值并不取决于它的成效,而是使用得有多好。HERO译

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    Google、微软、BAT、华为等40+AI落地案例年终总结

    AI和机器学习的实施效果,在落地过程遇到的问题,解决经验是怎样的; 2. 如何将机器学习等人工智能技术整合到正在开发的应用和业务,能为业务具体带来什么收益; 3....企业如何引入人工智能和机器学习,如何构建一个专门的人工智能团队,有哪些难点和需要注意的事情; 这里,我们邀请到了40+来自Google、微软、亚马逊、BAT、京东、美团、华为等一线大厂资深技术专家,围绕机器学习...2018年12月20-21日,InfoQ举办的AICon全球人工智能与机器学习技术大会将于北京国际会议中心举行,大会聚焦AI落地最佳技术实践和最新技术趋势,旨在帮助参会者了解如何在具体业务应用AI,有哪些技术细节和踩坑经验...目前大会开幕倒计时3周,点击“阅读原文”获取完整日程,在购票过程中有任何问题,敬请咨询票务小姐姐Amy:18514549229(同微信) 相约北京AICon,与40+国内外一线AI技术大咖面对面交流,不见不散

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    数据分析软件市场的8大苗头,告诉你真正的大势所趋!

    已经有几个趋势继续变得壮大(比如开源,云托管,基于Hadoop的SQL解决方案),同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库的一支重要力量。...关于MapReduce继任者的斗争还在持续,而在列表的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势从2010年Hive开始逐渐取代Pig就一直如此。...十一月,该公司发布了Predict,它可以让你使用轻量级的机器学习来预测用户是否会执行一个动作(转换付费)。...总而言之,许多公司都把自己的赌注押在AWS上,绝大部分在去年秋天QuickSight发布前。随着AWS的数据管道等摄入服务不断完善,他们的业务模式是否仍然存在还有待观察。...鉴于QuickSight的预览版目前只能提供很基本的功能,一些BI软件供应商在2015年从在Redshift上投入巨资的客户上获得了很多业务。

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    中国数据库前世今生:从历史到未来的技术演进与展望

    这一时期,国外数据库巨头甲骨文、IBM等相继进入中国市场,带来了先进的技术和理念。这不仅刺激了国内IT行业的技术革新,也促使国产数据库厂商逐渐在市场上崭露头角。...Google的Bigtable、亚马逊的Dynamo等技术,标志着分布式数据库时代的到来。大数据与云数据库的时代:进入21世纪,数据量呈现出爆炸式增长。...这种技术趋势使得企业能够更加专注于业务创新,而无需为底层的数据库管理操心。...五、一线开发者眼中的数据库挑战作为一线的数据库开发者,我们不仅见证了技术的进步,也深知数据库在实际应用的各种挑战。性能优化:随着业务复杂性的增加,数据库性能优化成为了一个永恒的话题。...如何在保证数据访问效率的同时,确保数据的安全性,是一个需要平衡的难题。技术选型与架构设计:面对多样化的数据库产品和技术,如何选择最适合业务需求的数据库架构,是一线开发者需要深思熟虑的问题。

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    【AI 引擎】IBM 拓展绿色地平线计划 | 布莱尔警告:人工智能兴起类似于工业革命 | 全球华人关注十大科技企业领袖百度入选

    “绿色地平线”计划是通过利用认知计算和物联网技术,实现提前10天城市级的空气质量趋势预测,以帮助中国解决空气质量问题,确保民众的健康。...目前,“绿色地平线”计划在中国的一些城市得到了初步的进展,并且在第21届联合国气候变化大会召开之际,IBM宣布拓展其“绿色地平线”计划。...6.前亚马逊软件工程师 创建了智能音乐播放程序AutoHarp Paul Mariz既是一名工程师又是一名音乐家,在亚马逊从事了13年的工作,工作期间主要负责云计算的研究,并且于2012年离开了亚马逊。...他在《观众》杂志写到:我们还没有准备好如何面对思维机器的的威胁。...他说:“变化的速度没有慢下来,反而越来越快了,下一代技术的发展,大数据,人工智能时代的到来将会是一次类似于工业革命的变革,并且这次变革可能也会影响到服务业。

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    既好玩又可学,吴恩达参与的这场科技峰会今日开幕!

    随着机器学习推广应用于更多的行业及不同的业务线创建模型所需的结构和流程也必须适应新的环境和使用案例。...这是一场长达6天可「玩」可「学」的技术马拉松,5大主题演讲、8大技术、9大行业细分领域,还特别开设多场行业分论坛,邀请近百位来自业内各领域的合作伙伴、客户以及亚马逊云科技专家,共同分享前瞻行业趋势洞察...他们二人讨论的主题为机器学习的未来趋势、新一代机器学习从业者需要掌握的基本技能以及如何弥合机器学习概念验证与生产之间的差距。...尤其对于企业客户而言,在组织扩展机器学习技术以及影响至关重要。...他们的分享主题包括如何利用亚马逊云科技的机器学习技术与服务提高业务效率、为客户挖掘和创造新的价值以及推出全新的产品展示模式,德甲通过机器学习和分析提供实时统计数据,在移动、网络、流媒体和电视广播端为球迷推荐个性化比赛录像片段

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    既好玩又可学,速来吴恩达参与的这场科技峰会!

    随着机器学习推广应用于更多的行业及不同的业务线创建模型所需的结构和流程也必须适应新的环境和使用案例。...这是一场长达6天可「玩」可「学」的技术马拉松,5大主题演讲、8大技术、9大行业细分领域,还特别开设多场行业分论坛,邀请近百位来自业内各领域的合作伙伴、客户以及亚马逊云科技专家,共同分享前瞻行业趋势洞察...他们二人讨论的主题为机器学习的未来趋势、新一代机器学习从业者需要掌握的基本技能以及如何弥合机器学习概念验证与生产之间的差距。...尤其对于企业客户而言,在组织扩展机器学习技术以及影响至关重要。...他们的分享主题包括如何利用亚马逊云科技的机器学习技术与服务提高业务效率、为客户挖掘和创造新的价值以及推出全新的产品展示模式,德甲通过机器学习和分析提供实时统计数据,在移动、网络、流媒体和电视广播端为球迷推荐个性化比赛录像片段

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    5个杰出的商业机器学习用例

    现在是仔细研究ML的好时机,看看您如何将其应用到您的业务。大数据与机器学习的结合可以揭示可用于创建和改进产品或在竞争获得优势的模式,从而释放您已经拥有的数据的价值。...它的团队使用受管理的工作人员将非结构化数据从原始图像转换为结构化数据,使用边界框注释对象,道路标志、红绿灯和行人。...这些丰富的图像然后用于“教导”自治系统如何识别物体以及如何在道路上行驶时确定适当的响应。 2.写作指导 教人们如何写作是很难衡量的。...汽车制造商本田使用机器学习来检测装配线以外的质量问题,方法是在保修退回单的自由文本字段和机械师的报告识别模式。...电子商务零售商可以在购物者浏览和购买其网站上的商品时收集数据,然后利用这些信息和市场趋势来提供个性化的产品推荐,从而增加销量。

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    从“实验室”到“生产线”,2024年GenAI迎来行业应用拐点

    从市场发展趋势来看,各家大模型厂商已经不仅局限于一味地“卷”参数,而是将更多的注意力放在如何在行业侧落地。...与此同时,AI大模型已经在以不可阻挡的趋势向企业侧、行业侧渗透,而GenAI的出现,也让企业对于云计算及AI技术的需求,逐步从技术部门转向业务部门。...GenAI将从 “实验室”走向“生产线” 随着这一轮AI技术的快速发展,AI已经从“卷”技术走向“卷”应用的阶段,如何帮助用户更好地落地使用AI大模型,用AI大模型为业务提供更多助力已经成为企业的必修课...因为训练基础架构保护好数据中心就够了,但如果把推理的基础架构部署到现实的世界,离开数据中心到边缘,来到了工厂、制造中心和客户所在的地方,包括交通运输的网络,这样的安全保护的模式就不同了,需要面对不同类型的风险...企业引入GenAI的关键点 在国内,GenAI应用发展最迅速的领域包括电商、传媒、娱乐和游戏,尤其是数字虚拟人和电商视频营销,而大部分传统行业(金融、能源、教育等)仍处于小规模试点阶段。

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    Serverless时代已经全面到来:冷启动时间降低90%,数据分析All on Serverless

    在今年的 re: Invent 大会的主题演讲亚马逊高级副总裁 Peter DeSantis 给大家展示了关键数据:“如今,包含第一资本(Capital One)、LibertyMutual和可口可乐...Lambda 函数是在完全托管的运行时环境执行函数代码,因此每次应用程序扩展以创建新的执行环境时都会进行初始化,包括下载函数的代码、启动运行时等。...借助 SnapStart,客户可以通过创建 Lambda 函数的快照来解决这个问题,然后只需启动它们而无需等待通常的初始化过程。...也就是说,用户新建和更新 Lambda 函数时,SnapStart 将执行标准初始化,并创建内存和磁盘状态的加密快照并缓存以供重复使用。...亚马逊云科技的其他 Serverless 分析产品包括用于商业智能的 Amazon QuickSight 和用于数据集成的 Amazon Glue。

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    微软在低代码领域憋大招,跟RPA厂商抢生意?

    只要业务开发者使用 Power FX 构建业务应用程序,这些应用就能由企业的其他专业开发人员进行增强,再由 IT 人员用与其他软件项目类似的方式进行管理。...使用 Power FX 的 Power Platform,企业的业务用户可以构建起与业务线紧密关联的应用程序,专业开发人员则可以使用 Java 或 C++ 等语言构建定制化质量评级引擎。...应用构建:Honeycode 报告系统:QuickSight RPA(亚马逊云科技在这方面还没有解决方案,但可以收购体量较小的 RPA 厂商) 数据提取: Textract 谷歌方面的情况也差不多: 数据存储...数据提取:Document AI 亚马逊云科技和谷歌在这场与微软的战争没有很多的技术劣势,他们面临的最大挑战是需要制定明确的发展战略并拿下企业订单。...点击【阅读原文】或识别二维码了解更多关于 GMTC 北京 2021,目前 9 折购票,现在购票立减 480 元,团购还有更多优惠!

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    吐血整理:24种可视化图表优缺点对比,一图看懂!

    缺点:许多条形图可能会造成趋势线的印象,而不是突出离散值;多组条形可能变得难以解析。...常用于通过把多条线画在一起来比较趋势,例如几家公司的收入。(也称为体温记录图或趋势线。) 优点:大家都熟悉的形式;非常适合于一目了然地表现趋势。...缺点:如果我们重点关注趋势线,将更难看到和探讨离散的数据点;太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线。...14 网络图 连接在一起的节点和线,以显示一个群体各元素之间的关系。通常用于表示实物之间的相互联系,计算机或人。...常用于多次显示简单的趋势,如按国家划分的GDP趋势。(也称为网格图或格状图。) 优点:和将所有的线都叠加在同一个图表相比,更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异。

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