Category: Industries

宝马集团已选择 AWS 作为其下一代自动驾驶平台的首选云提供商。宝马集团将利用亚马逊云科技平台开发其下一代高级驾驶员辅助系统（ADAS），以帮助为 2025 年推出的下一代车型”Neue Klasse”开发新功能。宝马集团正在与高通公司合作开发下一代自动驾驶堆栈，该堆栈基于高通的 Snapdragon Ride 系统芯片（SoC）和计算机视觉堆栈。

中文版本 | English Version 关于 Autel 成立于 2004 年，深圳市道通科技股份有限公 […]

English Version | 中文版本 About Autel Founded in 2004, AUT […]

通过采用 VEW，汽车制造商可以显著缩短开发周期，提高软件质量，简化复杂工具链的使用，并实现更透明、一致的开发流程。这不仅提高了开发效率，还为创新提供了更大的空间，使汽车制造商能够更快地响应市场需求和技术变革。

嵌入式软件开发人员在汽车行业一直沿用传统的开发方法，主要原因是嵌入式目标系统资源有限，包括有限的内存、计算能力 […]

本博客旨在展示如何在基于 AWS Graviton EC2 实例上构建并运行 Trout 虚拟设备，以及通过 WebRTC 连接到该实例，从而加速开发、测试、CI/CD 管道集成及验证工作。

在这篇博客中，我们将讨论使用双路召回的方式来优化医疗文献检索。其一是利用大模型对所有医疗文献的摘要进行 embedding，输出的向量数据存储到向量数据库；用户检索时，把用户输入的医疗术语进行 embedding 向量化，在向量数据库中进行相似性检索，找到最相似的文档。其二是通过对文献的摘要提取关键字，存入 Aurora PostgreSQL 中并创建倒排索引，实现对用户输入进行全文检索。两种方法结合，提高文档召回的精确度，缩小上图中的 Medical data 的范围和尺寸，达到减少幻觉并降低 token 数的诉求。

本文介绍了如何利用 Amazon Personalize 机器学习服务快速构建高效的电商个性化推荐系统。重点阐述了数据 Schema 设计、算法配方选择、游客/匿名用户推荐、推荐策略优化等最佳实践，以及防止推荐重复商品、处理下架商品、利用 Context 信息等技巧，旨在帮助电商企业提升推荐系统的营销转化率。Amazon Personalize 作为完全托管的推荐服务，降低了算法工程门槛，是构建个性化推荐系统的优选方案。

本文旨在介绍一个在 AWS 上构建宏基因分析工作负载的方案，该方案对常用的一些宏基因分析软件完成了容器化，并以批量计算服务 AWS Batch 为核心，构建容器化的宏基因分析集群和自动化工作流。本方案已经在多个客户的实际宏基因分析业务中得到应用，如土壤微生物/病毒宏基因分析，海洋微生物宏基因分析等。根据客户的实际业务场景，本方案也可以扩展到通用的基因分析场景。

借助 Amazon Payment Cryptography 服务，支付企业能以较低的成本构建安全合规且具有弹性的云原生 SoftPOS 技术方案。