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AWS re:Invent 2019 回顾:新发布的 APN 合作伙伴计划与更新

一年一度的全球合作伙伴峰会(Global Partner Summit)于12月2日至12月6日在AWS re:Invent 2019大会期间成功举行。全球合作伙伴峰会为AWS合作伙伴网络(AWS Partner Network,APN)的成员提供了沟通、协作和探索的机会。在re:Invent会场内,有全球合作伙伴峰会的分会场和丰富的活动,帮助APN合作伙伴了解如何利用AWS技术,以及APN计划如何帮助公司构建、推广和销售基于AWS的服务和产品。期间,我们介绍了为2020年新发布的APN计划和重要创举。这篇文章将向您展示合作伙伴现在即可参与的全新的APN计划。

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在 AWS 上制造一辆无人驾驶车辆,并参加 re:Invent 机器人车拉力赛

在未来数年内,我们的道路上将会看到有许许多多的无人驾驶车辆在行驶。这归功于深度学习的发展及其在无人驾驶技术方面的应用。在本博客文章中 | 原文链接,我们将向您展示一个教程,介绍如何制造使用 Amazon AI 服务的遥控 (RC) 车辆。 通常,每个无人驾驶车辆上都会安装各种各样的传感器,这些传感器可提供充分的遥测数据。这些遥测数据可用于改善单个车辆的驾驶,而且还能帮助提升用户体验。一些改进示例包括智能驾驶路线确定、增加车辆可行驶里程、提高效率、增强安全性以及更好地报告碰撞情况。在 AWS 上,像 TuSimple 这样的客户已经使用 Apache MXNet 打造了一个尖端的无人驾驶平台。TuSimple 已于近期实现了 200 英里的无人驾驶里程。 为了在无人驾驶车辆的驾驶中提高深度学习意识,推动 AWS IoT 的运用以及凸显人工智能 (AI) 的作用,AWS 将在 re:Invent 2017 大会期间,举办一个研讨会形式的机器人车马拉松拉力赛。这是一系列博客文章和 Twitch 视频中的第一个,利用这些文章和视频,开发人员可以学习无人驾驶 AI 技术,并为这场马拉松赛做好准备。有关马拉松赛的更多详情,请参阅 2017 年机器人车拉力赛。 在本教程中,我们将利用一个称为 Donkey 的开源平台项目。如果您愿意的话,可以使用您自己的 1:10 比例的电动汽车进行试验。不过,我们将坚持使用 Donkey 项目中使用的 1:16 比例的电动汽车。 下面是一些视频,其中演示了我们使用后面教程在 AWS 中制造的其中两款汽车。 车辆制造过程 在此存储库中可以找到组装和配置无人驾驶车辆的过程。其中还包括一个完整的材料清单,并且提供了链接,说明在什么地方购买各种部件。主要车辆部件来自于 RC Car、Raspberry Pi、Pi Cam 和 Adafruit […]

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