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在这场演讲中,Sai Venom探讨了如何在Amazon EKS(Elastic Kubernetes Service)上部署和服务生成式AI模型,例如Stable Diffusion。

在这场演讲中,来自亚马逊云科技的亨特·卡莱尔阐述了亚马逊云科技如何通过专门设计的芯片,诸如Inferentia和Trinium,实现了大型语言模型和生成式AI模型高性能的训练和推理。

娜塔莉·怀特是亚马逊云科技的一位解决方案架构师,她在亚马逊云科技AI创新日上发表了题为”Amazon Q Developer - 加速无代码GenAI基础设施构建”的演讲。

在这场演讲中,演讲者探讨了亚马逊云科技存储解决方案(如Amazon FSx for Lustre)如何为AI/ML工作负载提供高性能数据访问。

来自Rocket Companies的Dain Xu阐述了该公司如何利用亚马逊云科技服务现代化其数据战略,并释放AI和数据的力量来转型业务。

在一场亚马逊云科技的活动上,亚马逊云科技生成式AI数据科学家Meier Tonkei发表了题为”利用Amazon Bedrock定制生成式AI应用程序”的演讲。

在Innovate 2024大会上,Chris Fregli和Philips Schmidt发表了题为”GenAI基础模型成功蓝图”的演讲。

演讲探讨了生成式人工智能(GenAI)如何能够增强客户体验、提高员工生产力和优化业务流程。

在这场演讲中,来自Mixbook的DJ阐述了他们如何利用生成式人工智能为用户提供个性化的相册体验。

汤姆·戈登是亚马逊云科技的企业战略总监,他在亚马逊云科技Innovate GenerativeAI and Data Edition活动上发表了演讲。在演讲中,他探讨了生成式AI如何通过增强客户体验、提高员工生产力和优化流程,从而推动企业转型。

Purina公司的Liz Hotel与亚马逊云科技专业服务的Jack Tanny探讨了生成式人工智能如何能够增强普瑞纳的客户体验,并实现个性化的主动宠物健康管理。

演讲者演示了如何将使用 Apache Kafka 与多个系统共享数据的 Java 连接器从本地迁移到亚马逊云科技。

演讲者演示了如何利用 Amazon CodeWhisperer 解决 Go 语言中的数据管道问题,该问题导致了不正确的数据输出。

在这个演讲中,演讲者阐释了Amazon CodeWhisperer的定制功能如何允许开发者利用自身的代码库训练AI模型,从而获得量身定制的实现指南和专有API的代码推荐。

演讲者演示了 Amazon CodeWhisperer 如何协助开发人员解决业务问题并优化云资源使用。

Dedalus集团营销主管萨拉·明通阐述了Dedalus的电子健康记录(EHR)解决方案——DedalusOrbis和DedalusCare如何助力医疗机构减轻行政负担、增强协作效率并优化患者护理体验。

在一场亚马逊云科技活动上,演讲者阐释了如何利用人工智能提升电子健康记录中的健康结果。演讲者探讨了Netsmart的AI驱动文档工具Belle’s AI如何让医疗服务提供者更高效地获取患者信息。

在一场亚马逊云科技活动上,演讲者阐释了Visage7CloudPACS如何利用亚马逊云科技,提供一个面向未来的放射影像平台。

DeepScribe AI的演讲者Sean Brandley阐释了他们的环境AI平台如何将病患对话转化为临床文档,让医生能够专注于医疗实践。

在亚马逊云科技活动上,演讲者探讨了Apollo Enterprise Imaging如何实现以患者为中心的护理。