標籤: Amazon OpenSearch Serverless

  • 沃尔玛与亚马逊探索稳定币,美国参议院通过框架法案

    Walmart, Amazon Explore Stablecoins as Senate Advances Regulatory Framework

    原始新聞連結

    沃尔玛与亚马逊探索稳定币,美国参议院通过框架法案

    最近,美国参议院通过了一项有关数字货币监管的框架法案,这一举措可能会对全球金融市场产生深远影响。与此同时,美国两大巨头企业沃尔玛和亚马逊也在积极探索发行自己的稳定币(Stablecoin)的可能性。

    稳定币的多重潜力

    稳定币是一种与传统货币相结合的虚拟货币,它通过持有一定数量的传统货币来维持其价值稳定,不会像比特币等波动剧烈的加密货币那样大幅波动。对于企业而言,发行稳定币可以有效降低交易成本、提升支付效率,并为用户提供更安全的支付选项。

    沃尔玛与亚马逊的战略布局

    沃尔玛和亚马逊都在积极拓展金融科技领域,希望通过稳定币实现跨行业的支付系统整合。一旦他们成功发行自己的稳定币,有望为全球电商交易带来革命性的变化。据外媒报道,这两家公司已分别成立了相关团队,正在筹备上线计划。

    美国参议院通过框架法案的意义

    美国参议院通过的数字货币监管框架法案为稳定币等虚拟货币提供了一套明确的法律框架。这一法案不仅有助于规范相关市场,还可能为企业发行稳定币提供法律保障。业内专家表示,这一政策信号将吸引更多传统金融机构参与数字化转型。

    未来发展展望

    随着稳定币应用场景不断扩大,未来几年全球市场规模有望突破1000亿美元。作为行业先行者,沃尔玛和亚马逊通过发行自家稳定币,不仅能巩固其在金融科技领域的领先地位,还能为整个行业树立新的标杆。

    潜在挑战与应对策略

    尽管市场对稳定币表现出浓厚兴趣,但仍存在诸多挑战,包括监管不确定性和技术安全等问题。为此,这两家企业正在加强与各国监管机构的沟通,并制定完善的合规计划,以确保在推广过程中能够顺利通过相关审查。

  • 在Amazon SageMaker和 Amazon OpenSearch Serverless上实现具有意义视频搜索:從開源大型視覺模型開始

    Implement semantic video search using open source large vision models on Amazon SageMaker and Amazon OpenSearch Serverless

    原始新聞連結

    在Amazon SageMaker和 Amazon OpenSearch Serverless上實現具有意義影片搜尋:從開源大型視覺模型開始

    隨著公司及個體用戶手持的影片內容數量持續增多,進行低耗努力搜索以根據自然語言提取影片或影片段落的能力變得愈發重要。本文將探討如何利用Amazon SageMaker和 Amazon OpenSearch Serverless等工具,實現具有意義影片搜索的方案。

    基於開源大型視覺模型的影片分析與搜索

    在開始實施具有意義影片搜尋之前,首先需要明確整體系統架構。為此,本文將介紹一套基於開源大型視覺模型(如那些由研究者和開源社群發展的工具)的影片分析與搜索方法。這些模型可幫助我們從大量影片中提取有意義的內容,並根據使用者關注的主題進行精準匹配。

    Amazon SageMaker的核心功能

    Amazon SageMaker是一個強大的雲端平台,提供了多種機器學習和自然語言處理模型的部署環境。其核心功能包括模型訓練、版本控制以及即時預測等,這些功能對於實現具有意義影片搜索非常有用。例如,使用SageMaker可以輕鬆地將開源大型視覺模型(如ViT、ResNet等) trained for video search tasks。

    Amazon OpenSearch的非結構化數據搜索功能

    Amazon OpenSearch Serverless則提供了一個基於NoSQL的非結構化數據搜尋服務,能夠有效地對付影片、文本及其他形式的數據。這一工具非常適合用於整合從SageMaker中提取的影片特徵與使用者關注的搜索詢問進行匹配。

    整合兩大平台實現影片搜索

    為實現具有意義影片搜索,本文提出了一個基於Amazon SageMaker和 Amazon OpenSearch Serverless的整合方案。首先,將影片分解為小段落,並使用大型視覺模型提取每個影片的視覺特徵。然後,這些特徵將被存儲在OpenSearch中,以便根據使用者的搜尋語言進行匹配。

    系統架構設計

    整體系統架構分為兩個主要部分:影片分析與搜索引擎。影片分析部分包括:

    • 影片剪輯與分段
    • 視覺特徵提取(使用大型視覺模型)
    • 文本摘要生成(根據影片內容進行)

    而搜索引擎部分則基於Amazon OpenSearch Serverless,提供高效的非結構化數據搜尋功能。

    實施中的挑戰與解決方案

    在實施該方案時,遇到了一些潛在的挑戰。例如,大型視覺模型可能需要大量的計算資源,這使得雲端部署成為必要條件。此外,如何根據使用者的自然語言進行匹配也是一个值得深入研究的问题。

    未來方向

    未來,可以進一步优化模型,以提高搜尋的精確度與效率。還可以探索更多的應用場景,例如實時影片分析、個體化影片建議等。透過持續的研究與實驗,具有意義影片搜索將更好地服務於各行各業。

    結論

    基於Amazon SageMaker和 Amazon OpenSearch Serverless平台,實現具有意義影片搜索是可行的。透過整合開源大型視覺模型與先進的搜索引擎技術,可以有效提升影片搜索的性能,並為使用者提供更便捷的服務。未來,随着人工智慧和雲端技術的進一步成熟,這一领域還將迎來更多的突破與變革。