亚马逊AWS官方博客

Category: Industries

基于Neptune搭建人类疾病表型通路知识图谱

在AWS,我们相信可以提供帮助的一种方法是为这些专家提供所需的数据和工具,来帮助科研人员找到不同疾病之间的关系、不同药物的综合作用以及基因到蛋白质再到表型之间的通路。 此博文主要介绍基于AWS Neptune图数据导入表型、遗传等不同生命科学维度的数据。通过Neptune Gremlin来清洗、处理相关数据,生成相关知识图谱。以及如何利用Neptune查询语句来快速发现定位相关数据通路,如不同表型之间的关联,基因位点对应的表型数据等。

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游戏公司多账号管理(一)

通常游戏发行公司每年都要发行数款新游戏,这些游戏可能由公司内部不同的项目组开发,也可能是由其他游戏公司开发。为了实现不同游戏之间的互相独立以及方便的核算每款游戏所使用云计算资源的成本,在AWS上我们推荐为每一款游戏使用单独的账户,这样做的好处是每个游戏都有独立的明细账单,并且不同账户互相独立,有非常好的隔离性。

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呼叫医生云! Amazon HealthLake 现已正式发布

在 2020 年 AWS re:Invent 大会上,我们预览了 Amazon HealthLake,这是一项完全托管、符合 HIPAA 标准的服务。医疗保健和生命科学客户可以利用此服务将来自不同孤岛和不同格式的健康信息汇总到结构化的集中式 Amazon 数据湖,并通过分析和机器学习 (ML) 从这些数据中获取洞察。今天,我非常高兴地宣布,Amazon HealthLake 正式发布,可供所有 Amazon 客户使用。

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芯片设计-如何在缺少 CAD 团队的情况下进行异常日志分析

国内大部分半导体设计公司都面临缺少CAD工程师的局面。缺少CAD团队影响设计效率成为一个日益显著的问题。缺少CAD团队意味着缺少开发设计流程工具,缺乏流程管理,无法为作业失败后的日志分析提供良好的排查指导。本文以回归测试举例,阐述在回归测试过程中,当作业失败,需要针对异常状况进行分析时,提供一个简单的排查流程指导。各位可以根据公司自身的状况进行定制化设计,并通过异常分析流程在缺少CAD团队的情况下提升开发效率。

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在 AWS 上扩展 Synopsys Proteus 光学近似修正

Synopsys 和 AWS 意识到随着半导体技术的进步不断推高每个芯片的复杂性,客户数据中心面临着满足日益增长的资源需求的挑战。 OPC 很适合利用 AWS 云的无限计算规模,因为计算可以并行化。Synopsys 和 AWS 决定启动一项联合调查,以确定 Synopsys Preteus 如何在 AWS 上扩展。

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SOCA 帮助半导体企业快速启动 EDA 云上部署

使用电子设计自动化 (EDA) 应用程序的半导体和电子产品公司可以通过利用 AWS 上近乎无限的计算、存储和其他可用资源,大大加快其产品开发生命周期和上市时间。在这篇工作负载支持的博客文章中,我将提供架构(Scale-Out Computing on AWS)和系统级指导,以构建能够将 EDA 应用程序扩展到 30000 个或以上核心的环境。

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