亚马逊AWS官方博客

Tag: 使用指南

使用 Amazon Translate 以 Office Open XML 格式翻译文档、电子表格与演示文稿

在本文中,我们探讨了如何通过异步批量翻译对DOCX格式的文档进行翻译。关于翻译电子表格与演示文稿,其过程与翻译DOCX文件相同。AWS提供的翻译服务Amazon Translate使用简单,且您只需要根据翻译的每种格式的文档中的字符数(包含空格)进行付费。您现在可以在支持批量翻译的所有区域内翻译Office文档。如果您还不熟悉Amazon Translate,不妨先从Free Tier免费套餐起步。此套餐将从您提交的第一项翻译请求开始,在随后的12个月内每月提供2百万个字符的免费翻译配额。

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使用 Amazon SageMaker 与 Deep Graph Library 在异构网络中检测欺诈活动

在本文中,我们讲解了如何根据用户交易与活动构建异构图,并使用该图及其他收集到的特征训练GNN模型,最终对交易的欺诈性做出预测。本文还介绍了如何使用DGL与Amazon SageMaker定义并训练具备高预测性能的GNN模型。关于此项目的完整实现以及其他GNN模型详细信息,请参见GitHub repo。

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使用 Amazon Textract、Amazon Comprehend 以及 Amazon Lex 从发票中提取会话式洞见

本文介绍了如何在Amazon Lex中创建一款会话式聊天机器人,使用Amazon Textract从图像或PDF文档中提取文本,使用Amazon Comprehend从文本中提取洞见,并通过机器人实现与洞见的交互。本文中所使用的代码皆发布在GitHub repo 当中,供您随意使用及扩展。我们也期待了解您如何将这套解决方案应用于实际用例,请在评论区中分享您的观点与疑问。

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将 Amazon SageMaker 与 Amazon Augmented AI 结合使用以人工查看表格数据和机器学习预测

本文展示了两个用例,分别通过Amazon A2I将表格数据引入人工审核工作流中,且分别对应不可变静态表与动态表。当然,本文对于Amazon A2I功能的表述只能算是冰山一角。目前Amazon A2I已经在12个AWS区域内正式上线,关于更多详细信息,请参阅区域表。

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在 Amazon SageMaker Ground Truth 中标记数据,以实现 3D 对象跟踪与传感器融合

在本次实验中,我们了解了Ground Truth 3D点云标记作业对于输入数据的要求与选项,同时尝试创建了对象跟踪标记作业。关于我们能够在3D点云标记作业中实现的其他任务类型,请参阅3D点云任务类型。另外,我们还要感谢KITTI团队为我们提供这套宝贵的数据集,用于演示如何准备3D点云数据并将其引入SageMaker Ground Truth。

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