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在 20 世纪 90 年代中期，我的孩子还小，地下室里有 5 或 6 台电脑。有一天，我和儿子 Stephen […]

在这篇文章中，我们将详细介绍我们在使用 Amazon SageMaker 创建强大的 ML 模型方面的合作，该模型仅使用下一代测序（NGS）数据就可以检测 30 种不同的白血病亚型。

本文介绍一种将金融领域时序特征数据转换为图像，利用sagemaker快速实现欺诈行为识别的解决方案。

使用 AWS Lambda 和 API Gateway 实现微信小程序后端服务

Amazon GameTech 架构最佳实践系列，本篇我们主要讨论一下MOBA和FPS游戏可以使用哪些服务帮助我们高效实现网络加速的最佳实践。

AmazonGameTech架构最佳实践系列，本篇介绍MOBA和FPS类游戏数据收集与分析最佳实践

随着对战类网络游戏越来越热门，我们解决方案架构师团队也总结行业经验，推出了这套AmazonGameTech架构最佳实践系列，本篇介绍MOBA和FPS类游戏架构实践。

本文以10X Cell Ranger单细胞测序分析流程软件为例, 旨在以介绍通过Cromwell的网页提交分析任务,调度Amazon Batch服务提供计算资源,并辅以亚马逊云科技的CICD服务构建更新分析容器镜像。

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。

我们从游戏和模拟开发人员那里听说，他们想要更多的选项，以便在生产管道中进行协作、自定义和创造性控制。从头开始构建 3D 工具成本高昂，需要数年的开发时间，并需要大量的资源来维护。