Category: Industries

本文介绍了如何基于 Uniprot 开放数据集使用 Cytoscape.js 和 Amazon Neptune 图形数据库快速搭建无服务化蛋白质数据分析平台。

基于企业碳排放管理的挑战，亚马逊云科技提供了“碳数据湖”解决方案指南。“碳数据湖”利用物联网技术实时收集企业的能耗数据；并利用亚马逊云科技的数据库服务，集成了中国 20 多个行业温室气体排放标准以及主流的国际标准。

利用隐私计算保障医疗数据安全

如何将 Amazon Kendra 接入大语言模型，从而实现智能搜索。

在本篇文章中，我们基于生成式 AI 行业解决方案指南，针对泛娱乐行业的风格化视频生成，介绍生成式 AI 的使用和参数配置，以及配合传统工具，以协助内容创作，达到一定的创意效果。

本篇将继续下沉到具体行业进行场景以及实施案例的介绍。1）通用场景：基于企业内部知识库例如IT/HR信息的问答2）制造行业：装备维保知识库问答和售后客服 3）金融行业：智能客服和智能报告生成 4）教育行业：面向学生和面向学校的智能问答机器人 5）医疗行业：医疗论文论文信息检索。

在服装销售环节，广东志华软件科技有限公司通过 SageMaker 自建算法实现销售预测，帮助服装企业预测市场趋势，根据预测结果实现智能配货，节省因为缺货导致的调货成本，以及根据预测结果调整营销策略，从而更好地适应市场需求。

本篇主要介绍 LangChain 和开源大语言模型集成，结合亚马逊云科技的云基础服务，构建基于企业知识库的智能搜索问答方案。

敦煌网集团在亚马逊云科技构建大数据架构的最佳实践

本文介绍的方案应用场景是针对电商行业，一些电商公司在日常运营工作中，需要处理大量的模特搭配服装的产品图片，这些图片需要电商公司耗费成本去准备且时间周期也比较长。本方案使用 Stable Diffusion WebUI 及相关的扩展组件应用在 Amazon EC2 (本文使用 G4dn 实例) 探索一种可以快速生成AI模特适配服装产品。