AWS Foundation上的视频点播 如何利用AWS Lambda，AWS Elemental MediaConvert，Amazon s3和Amazon CloudWatch在AWS上实施视频点播工作流。 解决方案源代码。 架构概述 AWS CloudFormation模板部署了一个工作流程，该工作流程将摄取源视频，将视频转码为多种自适应比特率格式（ABR），然后通过Amazon CloudFront交付内容。 该解决方案创建了一个源Amazon S3存储桶来存储源视频文件，并创建一个目标存储桶来存储AWS Elemental MediaConvert的输出。 用于定义MediaConvert编码设置的job-settings.json文件已上传到源S3存储桶。 该解决方案包括两个AWS lambda函数：一个工作提交功能，用于在MediaConvert中创建编码工作；一个工作完

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商标保护商品（Merch Informer） Merch Informer商标保护适用于希望通过使用Amazon保持Merch账户安全来简化生活的任何人。这可以帮助您在将商标词组放入商品名，项目符号和对Amazon Merchant的描述中之前，先确定商标词组。对于Merch by Amazon产品而言，商标检查从未如此简单。只需单击一下按钮，Merch Informer商标保护插件将使用USPTO数据库，直接从源头提供最准确的商标检查。尽管这可以在任何正面的Amazon产品页面上使用，但如果您拥有Merch Informer帐户，真正的魔力就会发生。如果您拥有MI帐户，则可以登录该插件，然后直接在Merch Dashboard上进行商标检查。这样，您可以在上传所有标题，项目符号和说明之前先进行检查，以确保不侵犯商标权。确保帐户安全是当务之急！由Merch Informer软件提供支持。 支持语言:English

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使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

Amazon Kinesis Data Analytics Java示例 用于Kinesis Data Analytics的示例Java应用程序，演示了源，接收器和运算符。 许可证摘要 该示例代码在MIT-0许可下提供。 请参阅许可文件。

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