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「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

「IDPウェルアーキテクチャーレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行するすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全かつ効率的で信頼性の高いIDPソリューションを構築する方法についてのガイダンスを探している方々に向けて提供されていますクラウド上で本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待などのトレードオフが必要です...」

主要な金融グループは、AWSのポストコール分析ソリューションを使用して、オムニチャネルの顧客洞察を抽出しています

「事業140年以上の確立された金融サービス企業、プリンシパルは、グローバルな投資管理のリーダーであり、世界中で6,200万人以上の顧客をサポートしていますプリンシパルは、金融セキュリティをよりアクセスしやすくするため、エンタープライズ規模の近リアルタイム分析を実施し、シームレスでハイパーカスタマイズされたオムニチャネルの顧客体験を提供しています彼らは[...]」

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

教育と学習の経験を向上させるために、生成的AIアプリケーションを開発する

最近、教師や機関は人工知能（AI）をカリキュラムに組み込むためのさまざまな方法を模索しています機械学習（ML）の教え方やレッスンプランの作成、採点、その他の教育アプリケーションへの組み込みなどです特に、生成型のAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、教育におけるAIの影響を劇的に高めました生成[...]

リコグニションカスタムモデレーションの発表：データを使用して事前訓練されたリコグニションモデレーションモデルの精度を向上させます

企業は、ユーザーが生成した画像や動画をますます使用してエンゲージメントを図っています商品の画像を共有するように顧客を促す電子商取引プラットフォームから、ユーザーが生成した動画や画像を推進するソーシャルメディア企業まで、ユーザーコンテンツを活用することは、強力な戦略ですただし、このユーザーが生成したコンテンツがあなたのポリシーと一致し、[…]を育むことを確実にするのは、困難な場合もあります

AIテクノロジーを使ってあなたの牛を見守る

Amazon Web Services (AWS)では、お客様に幅広い総合技術ソリューションを提供するだけでなく、お客様のビジネスプロセスを深く理解することも重要です。私たちは第三者の視点と客観的な判断力を持ち、お客様の価値命題を整理し、課題を収集し、適切な解決策を提案し、ビジネスの目標を体系的に達成するために、最も費用対効果の高い使いやすいプロトタイプを作成することをお手伝いしています。この手法をAWSでは「逆に働く」と呼んでいます。これは、技術やソリューションを一旦置いておき、お客様の期待する結果から出発し、その価値を確認し、最終的な解決策を実施する前に、逆の順序で何をするべきかを推論することを意味しています。実装フェーズでは、最小限の製品というコンセプトに従い、数週間以内に価値を生み出すプロトタイプを迅速に形成し、それをイテレーションしていくことも行っています。今日は、AWSとニューホープダイアリーがクラウド上にスマートファームを構築したケーススタディを見てみましょう。このブログ投稿から、AWSがスマートファームの構築にどのようなサポートを提供できるか、そしてAWS専門家と一緒にクラウド上でスマートファームアプリケーションを構築する方法について、深く理解することができます。プロジェクトの背景ミルクは栄養豊富な飲み物です。中国では国民の健康を考慮して、乳製品産業の発展を積極的に推進しています。ユーロモニターインターナショナルのデータによると、2020年に中国の乳製品の販売額は6385億元に達し、2025年には8100億元に達すると予測されます。また、過去14年間の年平均成長率も10％に達し、急速な発展を示しています。一方で、2022年時点では、中国の乳製品業界の収益の大部分はまだ液体ミルクから得られています。生乳の60％は液体ミルクとヨーグルトに使用され、さらに20％は液体ミルクの派生品であるミルクパウダーです。チーズやクリームなどの高度に加工された製品にはごくわずかしか使用されていません。液体ミルクは軽度に加工された製品であり、その生産量、品質、コストは生乳と密接に関連しています。これは、乳製品業界が高度に加工された製品の生産に集中し、新しい製品を創造し、より革新的なバイオテクノロジー研究を行うためには、まず生乳の生産と品質を改善し安定させる必要があることを意味します。乳製品業界のリーダーであるニューホープダイアリーは、牧場の運営効率を改善し、生乳の生産と品質を向上させる方法について考えてきました。ニューホープダイアリーは、AWSの第三者の視点と技術的な専門知識を活用して、乳製品業界のイノベーションを促進したいと考えています。ニューホープダイアリーのVP兼CIOである胡六桐氏のサポートと推進により、AWSのカスタマーチームは乳牛農場の運営と潜在的なイノベーションポイントを組織し始めました。乳牛農場の課題 AWSはクラウドテクノロジーの分野で専門家ですが、乳製品業界でのイノベーションを実施するには、乳製品の専門家からの専門的な助言が必要です。そのため、ニューホープダイアリーの生産技術センターの副所長である宋良榮氏、牧場の管理チーム、栄養士との数回にわたるインタビューを行い、農場が直面しているいくつかの問題と課題を把握しました。まずは予備牛の棚卸し牧場の乳牛は乳牛と予備牛の2種類に分かれています。乳牛は成熟し続けてミルクを生産しますが、予備牛はまだミルクを生産する年齢に達していません。大規模でVoAGIサイズの牧場では、予備牛に対してより大きな屋外活動エリアを提供して、より快適な成長環境を作ります。しかし、乳牛と予備牛の両方は牧場の資産であり、毎月棚卸しする必要があります。乳牛は毎日搾乳され、搾乳中は比較的動きが少ないため、棚卸し追跡は容易です。しかし、予備牛は開放的な空間にいて自由に動き回るため、棚卸しは不便です。棚卸しは数人の作業員が異なるエリアから予備牛を反復して数え、最終的に数を確認するプロセスです。このプロセスには数人の作業員が1〜2日を費やし、数の整合性が問題になることや、各牛が数えられたかについての不確実性が頻繁にあります。予備牛の棚卸しを迅速かつ正確に行う方法があれば、大幅な時間を節約することができます。次に、立ち往生牛の特定です現在、ほとんどの乳製品企業はホルスタインという品種を使用してミルクを生産しています。ホルスタインは私たちがよく知っている黒と白の牛です。しかし、同じ品種を使用しているにもかかわらず、異なる企業や牧場の間でミルクの生産量や品質には差があります。これは、乳牛の健康状態が直接ミルクの生産に影響を与えるためです。しかし、牛は人間のように自分自身で不快感を表現することができないため、獣医師が数千頭の牛に定期的に身体検査をすることは実用的ではありません。そのため、牛の健康状態を迅速に判断するためには、外部の指標を使用する必要があります。 AWSを使用したスマート牧場牛の健康の外部指標には、体条件スコアと跛行度が含まれます。体条件スコアは主に牛の体脂肪率と関連があり、長期的な指標です。一方、跛行は脚の問題や足の感染などによる短期的な指標であり、牛の気分、健康状態、乳生産に影響を与えます。また、成体のホルスタイン牛は500 kgを超える重さになることがあり、不安定な場合は足に重大な害を与える可能性があります。そのため、跛行が発生した場合には、可能な限り早期に獣医師が介入する必要があります。 2014年の研究によれば、中国の重度の跛行牛の割合は31％にもなることがあります。この研究以来状況が改善されている可能性もありますが、農場での獣医師の数は非常に限られているため、牛の定期的なモニタリングは困難です。跛行が検出されると、状況はしばしば深刻であり、治療は時間がかかり困難であり、乳生産は既に影響を受けています。…

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「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

主要な金融グループは、AWSのポストコール分析ソリューションを使用して、オムニチャネルの顧客洞察を抽出しています

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

教育と学習の経験を向上させるために、生成的AIアプリケーションを開発する

リコグニションカスタムモデレーションの発表：データを使用して事前訓練されたリコグニションモデレーションモデルの精度を向上させます

AIテクノロジーを使ってあなたの牛を見守る

「AWS上でクラウドネイティブなフェデレーテッドラーニングアーキテクチャを再発明する」

アクセンチュアは、AWS上でジェネレーティブAIサービスを使用して、ナレッジアシストソリューションを作成しました

エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

「すべてのビジネスが生成的AIを受け入れるのを支援するための新しいツールを発表します」と発表します

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