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亚马逊云科技-生命科学智能体革命人工智能助手应用
关键字: [亚马逊云科技， 生成式AI， Amazon Bedrock Agents， 生命科学智能体革命， 人工智能助手应用， 临床报告生成， 药物研发辅助， 生产制造优化]导读在这场演讲中，黄进春讨论了生成式人工智能在生命科学领域的应用，尤其是如何利用多模态生成式人工智能来提高临床报告撰写、偏差分析、药物研发等工作的效率。他还介绍了亚马逊云科技推出的“智能体”概念，即将生成式人工智能与其他工具
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基于生成式人工智能的网络数字孪生图
导读Orange，一家领先的欧洲电信公司，正在利用亚马逊云科技推动自主网络的发展，通过数字孪生和人工智能/机器学习来彻底改革运营方式。他们的创新解决方案基于亚马逊云科技服务，如Amazon Bedrock、Amazon Neptune和Amazon SageMaker，释放了先进的图深度学习能力，以创建强大的网络数字孪生。在本次会议中，了解Orange的开创性方法如何增强故障监控、维护和根本原因分
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亚马逊云科安全生成式人工智能的方法
导读在亚马逊云科技，保护客户工作负载的安全性和机密性是首要任务。亚马逊云科技 Artificial Intelligence（AI）基础设施和服务具有内置的安全和隐私功能，让客户能够控制自己的数据。参加本次会议，了解亚马逊云科技如何在生成式AI技术栈的三个层面考虑安全问题，从底层基础设施，到中间层（提供对所有模型的便捷访问以及客户构建和扩展生成式AI应用所需的工具），再到顶层（包括利用LLM和其他
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开创航空业的生成式人工智能：MAG的智能机场革命
导读曼彻斯特机场集团率先使用生成式人工智能，彻底改变了旅客体验和机场运营。了解MAG的客户互动平台如何利用生成式人工智能进行多语言交流，提高满意度和收入。探索他们的人工智能和计算机视觉解决方案，优化飞机周转时间，节省数百万资金，并实现实时运营智能。了解MAG如何与亚马逊云科技合作设计安全、行业领先的混合基础设施，利用亚马逊云科技 Cloud WAN和集成技术在云端托管敏感应用。深入了解如何克服监管
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情商领导力：引领人工智能驱动的未来
导读随着领导者创造并引领由人工智能驱动的未来，他们需要重新构想其领导方式，将认知智能与情感智能相结合，以建立适应性强、富有韧性和创新的组织。这些领导者将对客户怀有深切的同理心，并在员工中培养创造力和心理安全的文化。他们将以数据为导向，但同时保持真实的人性。本次会议帮助高管们理解赋能未来就绪型领导者的EPIC特质——同理心、目标、激励和联系，使他们能够在新的人类+人工智能时代为其业务、客户和员工驱动
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在机器人和电池行业通过生成式人工智能释放商业价值
导读本场会议以韩语进行。Doosan Robotics通过利用生成式人工智能将自然语言指令转化为可执行轨迹，简化了传统机器人手臂的实施过程，将整个流程精简为单一操作步骤，从而提高了效率。LG Energy Solution使用Amazon SageMaker、Amazon Forecast和Amazon Bedrock来准确预测电动汽车销量和电池需求，实现数据驱动的库存管理和生产计划。在本次会议中
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利用生成式人工智能和无代码机器学习加速创新
导读了解如何使用Amazon SageMaker Canvas赋能组织中的任何人从数据中解锁有价值的洞察。通过SageMaker Canvas，您可以创建高度准确的机器学习模型，用于回归、分类和时间序列预测，并微调选定的基础模型——所有这些都无需编写代码或具备机器学习经验。在本次会议中，探索如何通过API驱动的自动化来扩展机器学习操作。同时了解Gosoft如何利用SageMaker Canvas的
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负责任的人工智能：亚马逊云科技从理论到实践
导读生成式人工智能的快速发展带来了令人期待的创新，但同时也引发了关于其安全和负责任开发与使用的新挑战。虽然偏见和可解释性等问题在生成式人工智能出现之前就已存在，但大型语言模型带来了诸如幻觉和有害内容等新的挑战。参加本次讨论，了解您的组织如何开始负责任的人工智能之旅。获取与生成式人工智能相关挑战的概览，并了解亚马逊云科技在实践中如何负责任地使用人工智能，包括亚马逊云科技提供的工具。同时还将听取思科分
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人工智能技术需要学习哪些?
人工智能的发展涉及多个学科，包括计算机科学、数学、心理学、哲学等，但其本质是对人的思维过程的模拟和实现。 人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等方面。这些技术共同构成了人工智能的基础和发展方向。 · 机器学习：使计算机能够通过数据和经验自动学习和改进性能，无需明确编程。它包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方法。&n
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释放效率：利用生成式人工智能改革理赔处理流程
导读探索德勤、Securian Financial和亚马逊云科技如何实施了一个基于生成式AI辅助的流程，为大型团体保险公司带来显著的成本节约和效率提升。了解采用生成式AI驱动流程所面临的挑战，以及人机协作方法如何加速采用。了解如何使用Amazon Bedrock并结合生成式AI、传统机器学习和业务规则，可以实现40-70%的效率提升，将理赔处理时间缩短至不到5分钟。本次演讲展示了这些进步如何帮助公
