CodeShare - 博客园

摘要：本文介绍如何利用Amazon Bedrock的生成式AI和知识库功能，从设备维护报告中自动提取关键信息并生成精准维护建议，通过RAG架构实现知识库持续扩展，最终提升维护效率并减少非计划停机时间。阅读全文

posted @ 2025-07-28 16:18 CodeShare 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文探讨如何利用Amazon Q Developer和模型上下文协议(MCP)服务器简化AWS深度学习容器(DLC)工作流，实现容器创建、执行和定制的自动化，提升AI/ML开发效率。阅读全文

posted @ 2025-07-28 15:11 CodeShare 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文探讨人工智能如何通过数字孪生、缺陷检测和工艺优化等技术革新芯片设计流程，分析其带来的效率提升与成本优势，同时指出模型精度和数据整合等现存挑战。阅读全文

posted @ 2025-07-28 14:04 CodeShare 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文提出了一种在联邦学习框架下实现持续学习的新方法，通过优化历史样本选择策略来平衡新老数据表现，有效缓解灾难性遗忘问题，并在不同存储容量条件下验证了方法的优越性。阅读全文

posted @ 2025-07-28 12:42 CodeShare 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文详细评测了2025年8款顶级网络监控工具，包括Zabbix、Datadog和Cacti等，对比其功能特性、定价策略及适用平台，帮助IT管理者选择最适合企业需求的网络监控解决方案。阅读全文

posted @ 2025-07-28 10:56 CodeShare 阅读(452) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊科学团队提出SEAD框架，通过动态加权集成多个无监督异常检测模型，实现在线数据流的实时异常检测。该方法在15项任务测试中平均排名第一，且能自适应数据分布变化，显著降低计算开销。阅读全文

posted @ 2025-07-28 09:05 CodeShare 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍如何利用Amazon Bedrock和Amazon Transcribe构建一个基于Terraform的自动化会议摘要系统。该系统能够将音频会议记录转换为结构化摘要，提高会议效率和知识管理能力。阅读全文

posted @ 2025-07-27 23:06 CodeShare 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

摘要：亚马逊研究团队开发了新型混合精度求解器，通过结合64位、32位和16位浮点运算优化SLAM算法中的非线性问题，在保持定位精度的同时显著降低计算负担，为资源受限的消费级机器人带来更高效的导航方案。阅读全文

posted @ 2025-07-27 22:21 CodeShare 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

摘要：英国竞争与市场管理局(CMA)计划赋予苹果和谷歌"战略市场地位"，要求其开放应用商店支付系统、提升第三方设备兼容性，并建立透明应用审核机制，以打破移动操作系统双头垄断格局。阅读全文

posted @ 2025-07-27 21:11 CodeShare 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍了一种用户可控的风格迁移统一框架，通过熵正则化实现多样化的风格迁移输出，能够满足不同用户的审美偏好，并在保留内容图像结构和风格图像特征方面优于现有方法。阅读全文

posted @ 2025-07-27 17:18 CodeShare 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

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