AWS re：Invent 2025-Breakout Session嘉宾演讲资料PPT合集（共592套打包）

更新时间：2025-12-30 报告数量：592份

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- AWS re：Invent 2025-Breakout Session嘉宾演讲资料PPT合集
  - 高级人工智能安全：为人工智能工作负载构建纵深防御体系.pdf
  - 领导者高级思维模型和机制指南.pdf
  - 高效工作的AI：智能AI的真实案例与成果（由Glean赞助）.pdf
  - 领导者打造高绩效组织的指南.pdf
  - 领导者如何驾驭多云战略和决策的指南.pdf
  - 领导者应对新兴技术的指南：从洞察到快速行动.pdf
  - 领导者如何加速大规模移民.pdf
  - 领导者的经验教训：如何将人工智能代理转化为商业价值（IBM赞助）.pdf
  - 领导者在充满能动性的世界中构建高级团队结构的指南.pdf
  - 面向智能体的AI数据实践指南.pdf
  - 面向服务的构建者指南：智能体人工智能：来自 WEX 的启示.pdf
  - 领导者如何通过卓越的软件实现合规性指南.pdf
  - 面向领导者的数据战略指南助力应对人工智能智能时代.pdf
  - 雅虎财经如何利用 Gen AI 构建研究多智能体系统.pdf
  - 面向时代的联盟：构建癌症研究的下一个前沿领域（由德勤赞助）.pdf
  - 针对 Amazon ElastiCache 的高级数据建模.pdf
  - 释放卓越性能：英特尔® 至强® 6 在 AWS EC2 上如何重新定义计算和总体拥有成本（英特尔® 赞助）.pdf
  - 通过 ETL 和 SQL 查询实现通用数据连接.pdf
  - 超越多云混乱：统一云网格架构（由 HAProxy Technologies 赞助）.pdf
  - 高绩效团队如何将可观测性与业务增长联系起来（由 Coralogix 赞助）.pdf
  - 领导者的智能人工智能指南.pdf
  - 领导者如何运用人工智能驱动财务运营.pdf
  - 面向现代运营的AI驱动自动化（由PagerDuty赞助）.pdf
  - 零信任：保障人工智能驱动的软件开发生命周期安全的蓝图（由 Zscaler 赞助）.pdf
  - 金融系统的下一个前沿：基于Transformer的基础模型（由NVIDIA赞助）.pdf
  - 释放创新潜能：AWS Marketplace 中的 AWS 合作伙伴解决方案指南.pdf
  - 面向智能体的零信任：大规模管理非人类身份（由 HashiCorp 赞助）.pdf
  - 银行业转型：国民西敏寺银行提升客户体验之旅（埃森哲赞助）.pdf
  - 重新定义卓越服务：加拿大永明人寿的AI赋能型呼叫中心.pdf
  - 采用边界防护和零信任架构实现强大的网络安全.pdf
  - 通过 SageMaker Catalog 探索数据和 AI 治理领域的最新动态.pdf
  - 适用于人工智能_机器学习、分析和高性能计算工作负载的高性能存储.pdf
  - 超越聊天机器人：如何构建智能代理记忆（由 MongoDB 赞助）.pdf
  - 超越 SFTP 和 NFS：大规模自动化企业文件传输.pdf
  - 训练、模拟、部署：在 AWS 上构建 NVIDIA 驱动的物理 AI（由 NVIDIA 赞助）.pdf
  - 自信地扩展人工智能：从概念验证到生产（由 Dynatrace 赞助）.pdf
  - 缩小速度与安全之间的差距：大规模提高发货速度（由 LaunchDarkly 赞助）.pdf
  - 穆迪：在 AWS 上构建多代理系统.pdf
  - 生成式人工智能战略：加速迈向生产之路.pdf
  - 领导者人工智能战略与实施指南.pdf
  - 爱立信创新：利用 AWS 优化移动网络和统一开发.pdf
  - 针对多智能体编排的LLM微调：Cosine AI案例研究.pdf
  - 重新夺回临床时间：Veradigm 如何利用人工智能变革工作流程.pdf
  - 通过迁移到 Amazon Redshift 实现数据仓库现代化.pdf
  - 深入了解 Amazon DynamoDB.pdf
  - 通过 FinOps 在 AWS 上以低成本扩展 GenAI（由 IBM Cloudability 赞助）.pdf
  - 边缘计算现状：利用 CloudFront、WAF 和 Shield 实现 Web 交付.pdf
  - 超越电子病历：利用 AWS 实现最大的临床和运营影响.pdf
  - 赋能企业级人工智能：在 AWS 上为 Iberdrola 构建和管理代理.pdf
  - 重新定义运营：卡特彼勒的地理空间智能解决方案.pdf
  - 让我们在 re_Invent 大会上最大限度地提升您的学习效果！.pdf
  - 释放 Kiro 转向系统的强大功能：可扩展开发的蓝图.pdf
  - 自信且可控地大规模部署 Quick Suite.pdf
  - 通过整合 SAP 和非 SAP 数据源释放业务价值.pdf
  - 通往多模态通用人工智能之路.pdf
  - 红队对蓝队：保护人工智能代理.pdf
  - 超越被动式扩展：优化 Amazon EKS 的成本和性能（由 ScaleOps 赞助）.pdf
  - 超越传统计算：工作空间如何赋能未来工作.pdf
  - 研究代理的实际应用：从复杂的业务挑战到值得信赖的洞察.pdf
  - 生成式人工智能、智能体、MCP 以及人工智能驱动软件开发的未来.pdf
  - 设计弹性无服务器应用程序.pdf
  - 通过社区驱动的人工智能即服务（由德勤赞助）塑造采购的未来.pdf
  - 澳大利亚联邦银行通过智能体人工智能重新构想现代化进程.pdf
  - 英国电信助力实现L4级自主网络.pdf
  - 边缘AI代理：离线构建云端扩展.pdf
  - 网络风险即业务风险：在不中断业务的情况下管理云安全（由趋势科技赞助）.pdf
  - 深入了解亚马逊 Aurora 及其创新之处.pdf
  - 诺华的下一代临床平台助力人工智能药物研发.pdf
  - 第一资本：通过工程设计构建五个九的弹性系统.pdf
  - 规范驱动开发：塑造下一代人工智能软件.pdf
  - 次世代规模打造次世代游戏体验——EA 的《Apex英雄》与亚马逊 GameLift.pdf
  - 用于构建人工智能解决方案的数据处理架构.pdf
  - 构建企业级智能体人工智能工厂.pdf
  - 能力优先架构：连接业务意图与技术.pdf
  - 犹豫不决你就完了：为什么你现在就需要智能代理人工智能（由 Qlik 赞助）.pdf
  - 管理 Amazon EC2 容量和可用性.pdf
  - 深入了解亚马逊 S3.pdf
  - 由流数据和检索增强生成驱动的自主代理.pdf
  - 深入了解 AWS Nitro 系统.pdf
  - 现代汽车集团：借助 SAP 和 Pan-Amazon Services 实现业务转型.pdf
  - 法学硕士时代的符号人工智能.pdf
  - 深度解析：ECS托管实例和蓝绿部署助力弹性服务.pdf
  - 构建未来：Amazon SageMaker 作为数据和人工智能平台.pdf
  - 深入了解 Amazon Aurora DSQL 及其架构.pdf
  - 通过模型定制构建更高效的代理.pdf
  - 通过 AIOps 加速事件响应.pdf
  - 身份安全创新：我们如何保护云端并帮助您也做到这一点.pdf
  - 超越备份：通过责任共担提升云弹性（由 Cohesity 赞助）.pdf
  - 评估架构权衡：云模式的灵活性.pdf
  - 西南航空®的开发者们蓬勃发展：迈向人工智能驱动的DevSecOps之旅（由GitLab赞助）.pdf
  - 联合航空公司机组运营现代化改造前景无限广阔（由塔塔咨询服务公司赞助）.pdf
  - 简化 Gen AI 数据和应用程序大规模弹性的最佳实践（由 Commvault 赞助）.pdf
  - 由 AWS 提供支持的客户服务重塑（由埃森哲赞助）.pdf
  - 现代安全秘笈：从传统系统到人工智能就绪型安全系统的转型之路.pdf
  - 深入了解德勤的亚马逊海王星GenAI安全智能中心.pdf
  - 深入了解 AWS 云广域网的高级路由策略.pdf
  - 深入了解 Alight 如何利用人工智能技术扩展其在 AWS 上的 Cloudera 服务（由 Cloudera 赞助）.pdf
  - 构建生产代理集群：掌握工业人工智能.pdf
  - 构建人工智能平台：从自适应教学到机构审计.pdf
  - 深入了解亚马逊 DocumentDB 及其创新之处.pdf
  - 毫秒级安全保障：Visa 基于 AWS 的 AI 驱动型欺诈防御.pdf
  - 构建最先进的智能体基础设施（由 Kong 赞助）.pdf
  - 构建可靠的运营体系以房利美为例.pdf
  - 构建 AWS MCP 服务器的意外之旅.pdf
  - 曼彻斯特机场集团：利用智能体人工智能和MCP扩展运营规模.pdf
  - 智能体人工智能与负责任的人工智能：战略与最佳实践.pdf
  - 无服务器开发人员的最佳实践.pdf
  - 揭秘北极光：亚马逊极光安全深度解析.pdf
  - 探索 Amazon Quick Suite 的代理功能.pdf
  - 技术深度解析：面向合作伙伴解决方案的可组合式 AI 代理.pdf
  - 快速增长之路：利用合作伙伴计划和 AWS Marketplace 实现成功.pdf
  - 深入了解 Amazon DynamoDB 的架构选择.pdf
  - 建造者的职责并非建造：一种带来更好结果的思维模式.pdf
  - 构建智能体人工智能：Amazon Nova Act 和 Strands Agents 的实践.pdf
  - 展望未来：人工智能时代的解决方案架构.pdf
  - 将一家领先的全球体育联盟迁移到 AWS.pdf
  - 最大限度地提高高强度工作负载的块存储性能.pdf
  - 更快地构建企业级 AI 应用：Amazon Bedrock 的多模态解决方案.pdf
  - 智能AI运维：LogicMonitor如何帮助企业为AI驱动的IT做好准备（由LogicMonitor赞助）.pdf
  - 构建多智能体 AI SRE：从根本原因到氛围调试（由 Resolve AI 赞助）.pdf
  - 断路器、传奇与绞杀者图：转型模式.pdf
  - 构建人工智能就绪的数据基础.pdf
  - 深入了解 Poolside：面向高度安全软件环境的 AI 模型（由 poolside 赞助）.pdf
  - 提升应用程序可靠性.pdf
  - 最大化 AI 治理和速度——唯有 ServiceNow + AWS 才能实现（由 ServiceNow 赞助）.pdf
  - 构建面向未来的安全运营中心：利用 OCSF 和生成式人工智能革新安全日志记录.pdf
  - 智能体优势：AWS 合作伙伴如何释放 AI 的全部潜力.pdf
  - 掌握模型选择：亚马逊基岩版三步优势 [重复].pdf
  - 构建强大的数据基础为企业级人工智能和商业智能提供支持.pdf
  - 无服务器架构中拥抱失败的艺术.pdf
  - 扩展开源可观测性堆栈华纳兄弟探索频道倾情呈现.pdf
  - 摩根大通和亚马逊高级解决方案实验室推动Braket量子研发.pdf
  - 构建从数据网格到生成式人工智能的多云解决方案.pdf
  - 推动现代应用领域的卓越运营.pdf
  - 最大限度地延长正常运行时间：伊塔乌大学将关键任务型大型机迁移到 AWS.pdf
  - 抛弃你老旧的SRE策略：利用AI SRE在几分钟内找到根本原因（由Resolve AI赞助）.pdf
  - 强化云安全：Meta 对大规模实施 AWS 安全控制的见解.pdf
  - 您的 API 是否已为 AI 代理做好准备？（由 Postman 赞助）.pdf
  - 更好、更快、更便宜：Valkey 如何革新缓存技术.pdf
  - 开发者体验经济学：超越生产力指标.pdf
  - 是时候了！利用 Amazon Time Sync 改进分布式系统.pdf
  - 平衡敏捷性和合规性——日本数字代理公司.pdf
  - 整合以产生影响：加速 AWS 合作伙伴收入衡量.pdf
  - 巅峰表现：物联网在职业体育领域的创新.pdf
  - 将传统工作流程迁移并现代化改造为智能代理.pdf
  - 寻找嘈杂的邻居：大规模客户绩效模式（由 Datadog 赞助）.pdf
  - 提升应用和生成式人工智能的可观测性.pdf
  - 将 VMware 工作负载迁移到本地依赖项.pdf
  - 打破传统壁垒：人工智能如何革新现代化.pdf
  - 幕后揭秘：构建可扩展且高性能的 Amazon EKS 架构.pdf
  - 将 AWS 可观测性、日志和跟踪与 Dynatrace 统一起来（由 Dynatrace 赞助）.pdf
  - 构建弹性多云运营架构以 Monzo 银行为例.pdf
  - 最大化投资回报率：Octus 如何将 CreditAI 从 Azure 迁移到 Amazon Bedrock.pdf
  - 智能可观测性的未来（由 New Relic 赞助）.pdf
  - 无论何时何地AWS 都能满足您的需求：从云端到边缘.pdf
  - 数据库人工智能代理：发现、推荐、优化.pdf
  - 提升 Amazon Aurora 和 Amazon RDS 的性能并降低成本.pdf
  - 掌握使用 Amazon SageMaker AI 进行 AI 模型开发.pdf
  - 愤怒的小鸟遇上 GenAI：利用 AWS 革新 Rovio 的资产创建方式.pdf
  - 引入人工智能驱动的开发生命周期（AI-DLC）.pdf
  - 工程技术全速运转：AWS 如何助力一级方程式赛车®.pdf
  - 将人工智能置于转型核心（由Infosys赞助）.pdf
  - 将 Apache Kafka 转换为可扩展的消息队列.pdf
  - 实时日志助力成功：利用人工智能将日志作为主要可观测性信号（由 Elastic 赞助）.pdf
  - 大规模混合连接：深入了解 AWS Direct Connect.pdf
  - 大规模实施可观测性：成功蓝图.pdf
  - 富达：AWS 健康与支持数据管道到 GenAI 操作.pdf
  - 大规模释放生成式人工智能在亚马逊广告中的应用.pdf
  - 大规模检测工程：构建高保真安全运营（由 Datadog 赞助）.pdf
  - 多租户系统的集成模式.pdf
  - 基于可信数据基础构建和扩展企业级智能工作流（由 Informatica 赞助）.pdf
  - 在生产环境中运行和扩展智能体人工智能应用程序（由 HashiCorp 赞助）.pdf
  - 在 ECS 和 EKS 上使用 MCP 构建 AI 驱动的开发者体验.pdf
  - 可持续计算助力气候解决方案.pdf
  - 将上下文与性能联系起来：真实世界的企业可观测性（由 Splunk 赞助）.pdf
  - 客户洞察：借助 AMD 扩展实际应用 AI（由 AMD 赞助）.pdf
  - 安联如何设计企业级AIOps.pdf
  - 大规模运行 Apache Kafka 和 Apache Flink.pdf
  - 大规模流媒体传输：借助 Amazon CloudFront 实现高级媒体分发.pdf
  - 大规模构建和管理对话式人工智能：来自 Alexa+ 的经验教训.pdf
  - 大规模人工智能驱动设计：Tempo Labs 迁移至 AWS Bedrock.pdf
  - 多区域灾难恢复与韧性测试（特邀富达投资）.pdf
  - 掌握根本原因分析：在故障后重建信任.pdf
  - 在本地和边缘构建生成式和智能体人工智能应用程序.pdf
  - 引领智能体人工智能转型：CSL VMware 和 SAP 现代化.pdf
  - 在 AWS Serverless 上构建、部署和运行代理架构.pdf
  - 将任何代理框架与 Amazon Bedrock AgentCore 集成.pdf
  - 加速生命科学领域真实世界证据的生成.pdf
  - 客户如何利用 AWS AI 基础设施大规模构建 AI.pdf
  - 大规模软件部署：走进 Amazon S3 的发布流程.pdf
  - 利用生成式人工智能驱动盈利增长：从提示到产品.pdf
  - 大规模实现零停机：将Peacock的全球流媒体服务迁移到EKS.pdf
  - 多云安全最佳实践.pdf
  - 基于 AWS 的金融服务和保险业智能代理解决方案.pdf
  - 在当今政治环境下如何进入市场：政策和 AWS Marketplace 概述.pdf
  - 在 AWS 上构建基于 Apache Iceberg 的 Lakehouse 架构的最佳实践.pdf
  - 壳牌高性能计算演进：利用 AWS GPU 创新加速地震数据处理.pdf
  - 在国家层面部署人工智能：来自英国的架构和经验教训.pdf
  - 加强传输过程中的加密：速度、安全性和 AWS Nitro Power.pdf
  - 在 AWS 上使用 MCP 和 A2A 构建 Prudential 的微代理平台.pdf
  - 加速电信转型：AT&T 的大规模人工智能驱动迁移.pdf
  - 利用语音和智能人工智能控制人形机器人和无人机.pdf
  - 利用生成式人工智能加速 .NET 应用程序现代化.pdf
  - 利用智能体人工智能重新构想云检测与响应（由 CrowdStrike 赞助）.pdf
  - 利用智能体 AI 扩展可访问性：Siteimprove + Amazon Bedrock 和 Nova.pdf
  - 利用平台工程扩展无服务器架构：成功蓝图.pdf
  - 基础设施保护创新助力您加强网络.pdf
  - 在生成式人工智能应用中使用工具和代理.pdf
  - 在企业级规模下平衡人工智能的成本、性能和可靠性.pdf
  - 在 AWS 上使用英特尔 CPU 构建快速、经济高效、自主的推理平台（由英特尔赞助）.pdf
  - 基于 AWS 的韧性：助力关键成功的创新.pdf
  - 可采取的管控措施以改进治理和合规性.pdf
  - 在 AWS 上释放 Rust 的潜力.pdf
  - 变革集成诊断：飞利浦与 AWS 的 AI 之旅.pdf
  - 加速迈向互联未来：应对不可预测性的EDA.pdf
  - 加州大学洛杉矶分校的人工智能助手：借助 Kyndryl 和 AWS 重塑学生成功之路（由 Kyndryl 赞助）.pdf
  - 加速实现影响：借助 NVIDIA on AWS 在云端构建 AI 工厂（由 NVIDIA 赞助）.pdf
  - 在 Amazon SageMaker AI 上扩展基础模型推理.pdf
  - 利用现代化缓存为实时应用程序赋能（由 Redis 赞助）.pdf
  - 利用集成云服务推进行为健康分析（德勤赞助）.pdf
  - 华纳音乐集团：Apache Iceberg on AWS & Snowflake（由 Snowflake 赞助）.pdf
  - 利用智能体人工智能快速重构大型机工作负载 - Itau 和 ADP 联合呈现.pdf
  - 利用生成式人工智能实现Java应用程序现代化.pdf
  - 加速新客户互动和收入增长.pdf
  - 利用智能代理人工智能在 AWS 云上处理智能自动化工作负载（由凯捷赞助）.pdf
  - 利用智能体人工智能重新构想软件开发和DevOps（由GitHub赞助）.pdf
  - 加州大学圣地亚哥分校健康中心利用 Amazon Connect 实现患者互动现代化.pdf
  - 利用人工智能驱动的可观测性增强 DevOps 能力.pdf
  - 利用智能体人工智能实现企业级代码现代化自动化.pdf
  - 利用生成式人工智能构建和验证云控制.pdf
  - 利用事件驱动的 SFTP 实现托管文件传输工作流程的现代化.pdf
  - 利用开放且安全的 Lakehouse 架构加速分析和人工智能.pdf
  - 利用汤森路透提供的智能人工智能技术实现规模化现代化.pdf
  - 利用可组合的智能体人工智能定制您的主机现代化方案.pdf
  - 利用智能体人工智能实现卓越的数字化转型：从愿景到胜利.pdf
  - 利用人工智能和即服务模式保护 Web 应用和 API（由 Check Point Software 赞助）.pdf
  - 利用数据赋能政府以简化流程并确保医疗保健覆盖范围.pdf
  - 利用云计算和人工智能加速业务价值（由Infosys赞助）.pdf
  - 利用 Twilio 和 AWS 构建多渠道代理体验（由 Twilio 赞助）.pdf
  - 利用基础平台架构元素加速前沿人工智能发展（由 Capital One 赞助）.pdf
  - 利用人工智能提升流媒体质量：Prime Video 的创新方法.pdf
  - 利用 AWS 存储让您的数据为智能体 AI 服务.pdf
  - 利用亚马逊的生成式人工智能方法提升开发者生产力.pdf
  - 利用事件驱动架构大规模现代化改造传统应用程序.pdf
  - 利用 AWS 实现惠而浦虚拟产品开发的民主化.pdf
  - 利用 AWS Serverless 构建未来.pdf
  - 在统一数据和人工智能时代Amazon SageMaker 有哪些新变化？.pdf
  - 史诗般的旅程：驾驭人工智能驱动的软件开发生命周期从待办事项到生产.pdf
  - 在 AWS 上大规模训练高性能 AI 模型.pdf
  - 助力 Prime Video 呈现 NASCAR 赛事：机器学习燃油分析的实际应用.pdf
  - 加速工程：跨行业的高性能计算云转型.pdf
  - 前沿技术：AWS 2025 年数据保护展望（Vanguard 友情提供）.pdf
  - 利用生成式人工智能实现亚马逊物流中心运营自动化.pdf
  - 利用智能记忆构建弹性 GenAI 和智能体应用程序（由 CockroachDB 赞助）.pdf
  - 利用智能体人工智能实现传统应用程序现代化.pdf
  - 利用数据湖上的图来驱动生成式人工智能应用程序.pdf
  - 利用向量、混合和人工智能技术构建高级搜索.pdf
  - 利用人工智能快速加速产品开发和上市.pdf
  - 利用亚马逊威胁情报保护您的基础设施.pdf
  - 利用事件驱动人工智能构建智能工作流.pdf
  - 利用 Capital One 构建具有弹性的多区域应用程序.pdf
  - 利用令牌化技术保护您的 AI 工作负载数据（由 Capital One 赞助）.pdf
  - 利用人工智能和AWS构建未来交易平台（由Cognizant赞助）.pdf
  - 利用云和人工智能解决方案实现洞察自动化并推动创新.pdf
  - 利用 Quick Suite 代理功能增强 SaaS 应用程序.pdf
  - 利用 AWS 混合和边缘服务实现数字主权和数据驻留.pdf
  - 利用 AWS 存储加速新一代 AI 和 ML 工作负载.pdf
  - 利用 AWS 上的 NVIDIA GPU 加速 AI 创新.pdf
  - 利用 Amazon S3 中的对象元数据加速数据发现.pdf
  - 利用 Amazon Nova 自定义功能以您的方式构建 AI.pdf
  - 利用 Amazon CloudFront 扩展多租户 SaaS 交付.pdf
  - 分布式系统的集成模式.pdf
  - 全球弹性应用：基于弹性负载均衡的多可用区_区域架构指南.pdf
  - 借助搭载最新英特尔至强处理器的 Amazon EC2 加速 SAP 转型（由英特尔赞助）.pdf
  - 借助 Cisco Data Fabric（由 Splunk 赞助）在混乱中找到清晰的思路.pdf
  - 利用增强型 Amazon EBS gp3 卷优化性价比.pdf
  - 借助 AWS Security 实现大规模基础设施保护ft. Block, Inc..pdf
  - 利用人工智能优化汽车供应链.pdf
  - 借助 Amazon Quick Sight 重新定义商业智能.pdf
  - 利用 Joule Agents 重塑业务流程（SAP 赞助）.pdf
  - 使用无服务器服务设计关键任务应用程序.pdf
  - 利用 AWS 并行计算服务 (PCS) 实现大规模高性能计算.pdf
  - 使用 Fargate 和 ECS 托管实例驾驭云计算.pdf
  - 利用 AWS 和德勤助力 Lincoln Financials 实现基于 Gen-AI 的客户体验转型（由德勤赞助）.pdf
  - 利用 AWS Streaming and Messaging 为您的智能代理 AI 体验赋能.pdf
  - 利用 AWS 驾驭多云：成功的关键基础.pdf
  - 利用 AWS 上的 WhatsApp Business 扩展客户互动（由 Meta 赞助）.pdf
  - 利用 Amazon S3 Vectors 变革 AI 存储经济.pdf
  - 利用 AWS AI 服务改造 SAP：AxFood 和 Harman 的 AI 之旅.pdf
  - 利用 Amazon Leo 构建弹性全球网络.pdf
  - 利用 Amazon OpenSearch Service 实现智能可观测性和现代化.pdf
  - 利用 Gen AI 对梅赛德斯-奔驰全球订购系统进行现代化改造（由凯捷赞助）.pdf
  - 利用 Amazon Bedrock 和 Kiro 加速开发和 DevSecOps.pdf
  - 利用 AWS 和 Salesforce 统一数据构建强大的 AI 基础（由 Salesforce 赞助）.pdf
  - 利用 Amazon Connect 改造金融服务领域的联络中心.pdf
  - 凯泰如何利用人工智能革新DevSecOps：安全速度提升75%的案例.pdf
  - 分歧在于承诺：绩效改进可降低三分之一的成本.pdf
  - 利用 Amazon S3 Glacier 存储类别最大化冷数据的价值.pdf
  - 全球支付处理现代化：从大型机迁移到 AWS.pdf
  - 全栈 AWS 应用开发的新动态.pdf
  - 利用 Amazon ElastiCache 中的语义缓存优化智能体 AI 应用.pdf
  - 借助智能人工智能以前所未有的方式构建软件.pdf
  - 借助嵌入式 Amazon Quick Sight 释放新的商业价值.pdf
  - 利用 Amazon Bedrock 为 AI 和代理平台提供支持.pdf
  - 借助 AWS 扩展计划在全球范围内扩展和优化您的解决方案.pdf
  - 借助 Salesforce 和 AWS 扩展可信 AI 的应用（由 Salesforce 赞助）.pdf
  - 全球规模建设：AWS 工程扩展.pdf
  - 借助 AWS Trainium 突破 AI 性能和成本瓶颈.pdf
  - 借助 Amazon SageMaker Unified Studio 实现 AI 创新.pdf
  - 借助 Amazon Quick Suite 实现洞察获取的民主化.pdf
  - 保障人工智能代理安全：身份与访问控制的未来（由 WorkOS 赞助）.pdf
  - 先进的VPC设计和新功能.pdf
  - 借助 Amazon Braket 实现量子计算：从探索到企业级应用.pdf
  - 使用 LaunchDarkly 的 AI 配置在生产环境中进行实时幻觉检测（由 LaunchDarkly 赞助）.pdf
  - 使用第三方代理和工具在 AWS 上构建代理工作流.pdf
  - 使用 AWS Transform for VMware 实现 VMware 迁移的智能代理 AI.pdf
  - 借助人工智能驱动的 Amazon Connect大规模实现个性化客户体验.pdf
  - 使用 SageMaker Catalog 将 Amazon S3 中的非结构化数据转换为可用于 AI 的资产.pdf
  - 借助 AWS 基础设施创新助力您取得成功.pdf
  - 使用 FSx for ONTAP 优化 Amazon EVS 的存储成本（由 NetApp 赞助）.pdf
  - 借助 Amazon SageMaker HyperPod 上的 UltraServer 加速 AI 工作负载.pdf
  - 使用 AWS 存储实现数据保护和恢复能力.pdf
  - 借助 Amazon ECS 加速软件交付.pdf
  - 使用 AWS Step Functions 构建生产级工作流模式.pdf
  - 保持领先：有效漏洞管理的明智策略.pdf
  - 使用多仓库架构扩展 Amazon Redshift.pdf
  - 利用 AWS 安全事件响应服务扩展安全运营.pdf
  - 利用 AWS 云和人工智能解决方案推动供应链创新.pdf
  - 利用 AWS Backup 构建抵御勒索软件的弹性.pdf
  - 利用 Amazon Q Developer 和 Jellyfish 衡量 AI 影响.pdf
  - 利用 Amazon DocumentDB 和 Gene AI 增强应用程序智能.pdf
  - 利用 A2A 和 MCP 构建可扩展的、自编排的 AI 工作流.pdf
  - 全球旅游品牌借助 Amazon Connect 革新客户服务.pdf
  - 借助由人工智能驱动的智能重构技术降低大型机退出风险（宝马和 Fiserv 联合出品）.pdf
  - 借助 SAP Business Data Cloud on AWS 实现下一代分析和人工智能（由 SAP 赞助）.pdf
  - 借助 AWS Transform 加速您的云之旅.pdf
  - 借助 Amazon SageMaker AI 简化 AI 模型开发生命周期.pdf
  - 借助 Amazon Connect 将复杂性转化为轻松的客户体验（由 NTT DATA 赞助）.pdf
  - 保护隐私的人工智能基础：受监管行业的构建模块.pdf
  - 使用 Strands、AgentCore 和 Datadog 构建可观测的 AI 代理（由 Datadog 赞助）.pdf
  - 使用 GenAI 对您的多租户 SaaS 架构进行分析、扩展和优化.pdf
  - 使用 AWS 集中管理多云.pdf
  - 保障人工智能时代的安全：从炒作到实际防御（由 Zscaler 赞助）.pdf
  - 使用 SageMaker AI 和 Bedrock 定制大规模智能体 AI 模型.pdf
  - 使用 AWS 和 EC2 Mac 实现 Apple 平台开发的现代化.pdf
  - 使用 AWS SageMaker、Greengrass 和 Bedrock 实现实际解决方案中的边缘人工智能（由高通赞助）.pdf
  - 使用 AWS Backup 保护您的数据：概述、用例和最新功能.pdf
  - 使用 Amazon SageMaker AI 自定义和扩展基础模型.pdf
  - 使用 Amazon Nova 构建实用、可靠的代理.pdf
  - 使用 Amazon ECS 和 AWS Fargate 构建事件驱动架构.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory 帮助代理商记住信息.pdf
  - 体验 T-Mobile 的数字化商务.pdf
  - 代理工作流：Salesforce 如何管理 1000 多个集群.pdf
  - 从概念到营销活动：亚马逊 Bedrock AgentCore 平台上的营销代理商.pdf
  - 借助 Amazon FSx 提升自管理数据库的性能和敏捷性.pdf
  - 使用开源软件构建智能体 AI 平台工程解决方案.pdf
  - 使用 Confluent 和 AWS Bedrock 在 60 分钟内构建 GenAI 赛车追踪器（由 Confluent 赞助）.pdf
  - 使用 AWS IoT Greengrass 设计本地生成式 AI 推理.pdf
  - 使用 Amazon SageMaker 构建、管理和共享 Amazon Quick Suite 控制面板.pdf
  - 使用 Amazon RDS 降低 SQL Server 和 Oracle 的成本并提高运营效率.pdf
  - 使用 Amazon Nova 和 Bedrock 安全快捷地为 Slack 用户带来愉悦体验.pdf
  - 使用 Kiro 加速 Terraform Provider 开发工作流程.pdf
  - 使用 AWS Transform for .NET 打破 25 年的技术债务.pdf
  - 使用 Amazon DynamoDB 进行高级数据建模.pdf
  - 使用 AWS Analytics MCP 服务器进行代理数据工程.pdf
  - 使用 Amazon Quick Suite 重新定义工作方式.pdf
  - 使用 Amazon Quick Suite 实现任何业务流程自动化.pdf
  - 使用 Amazon SageMaker AI 和 SGLang 通过自定义模型扩展 AI 代理.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock AgentCore Identity 保护代理访问权限.pdf
  - 使用 Amazon ElastiCache 和 Aurora PostgreSQL 构建无服务器聊天机器人.pdf
  - 伦敦证券交易所集团风险情报：利用人工智能加速 World-Check 的发展.pdf
  - 使用 Bedrock AgentCore 构建可扩展且安全的智能体 AI.pdf
  - 使用 AWS Strands 进行反洗钱多代理编排.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建可扩展的 AI 代理.pdf
  - 使用 AWS DataSync 加速并自动化大规模安全数据传输.pdf
  - 企业代理：Amazon Bedrock AgentCore 的最佳实践.pdf
  - 你的AI代理既昂贵又不准确（让我们来解决这个问题）（由Databricks赞助）.pdf
  - 使用 Amazon VPC Lattice 实现应用程序迁移的现代化方法.pdf
  - 使用 Amazon SageMaker Studio 和 Bedrock AgentCore 更快地开发 AI 代理.pdf
  - 代理代码补全：开发演进.pdf
  - 使用 Amazon Nova Sonic 创建高度个性化的语音交互.pdf
  - 传统系统现代化：波音公司的PLM云转型.pdf
  - 从碎片化到统一平台：Rocket Companies 的数据和人工智能之旅.pdf
  - 使用 Amazon ElastiCache 无服务器架构优化高性能.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock 大规模构建自主 AI.pdf
  - 从智能AI演示到投资回报率：借助Confluent、Anthropic和AWS实现生产部署（由Confluent赞助）.pdf
  - 以前所未有的方式调试部署在云端的 Lambda 函数.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建多租户 SaaS 代理.pdf
  - 从威胁到威胁情报：360度全方位DDoS攻击.pdf
  - 使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 扩展代理工具.pdf
  - 从触发到执行：AWS Lambda 中的事件之旅.pdf
  - 使用 Amazon Aurora DSQL 构建现代应用程序.pdf
  - 从传统架构到 Lakehouse：数据仓库迁移的最佳实践（由 Databricks 赞助）.pdf
  - 伦敦证券交易所集团 (LSEG) 的迁移和现代化之旅：通往云成功的蓝图.pdf
  - 任务就绪型高性能计算：从今天的NOAA到明天的AI.pdf
  - 从概念验证到生产环境：Amazon Bedrock AgentCore 简介.pdf
  - 以礼来公司为例探讨如何通过治理实现规模化创新.pdf
  - 从理念到影响：运用云最佳实践进行架构设计.pdf
  - 人工智能革新奥迪焊接检测系统.pdf
  - 从提示到制作：使用 Amazon Nova 制作符合品牌调性的营销图片.pdf
  - 从单体架构到微服务：使用 Amazon EKS 进行迁移和现代化改造.pdf
  - 从地面到云端：CAE携手AWS和红帽创新（由红帽赞助）.pdf
  - 从零到百万：构建大规模实时应用程序.pdf
  - 从代码到云端：利用 Amazon ECS 加速应用程序开发.pdf
  - 从 SIEM 到 SOC：使用 AWS 在云端构建 AI 原生安全（由 CrowdStrike 赞助）.pdf
  - 从混合基础架构到云创新：利用 AWS 改造 IBM i_AIX 工作负载（由 Lightedge 赞助）.pdf
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  - 从收集工具到自主系统运营商（由 SentinelOne 赞助）.pdf
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  - 从代码到云：使用 AWS 构建应用安全计划.pdf
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  - 人工智能代理和传统工作负载的可观测性.pdf
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  - 从云计算到人工智能：保护新的云攻击面（由 Wiz 赞助）.pdf
  - 人工智能驱动的韧性测试和灾难恢复.pdf
  - 人工智能应用：企业如何释放全球价值并推动增长.pdf
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  - Zydus 如何在 AWS 上实施受监管的灾难恢复.pdf
  - Slack 利用 Bedrock 和 Strands 安全地为内部 AI 开发工具提供支持.pdf
  - NVIDIA Run_ai 和 Amazon SageMaker HyperPod 集成实现分布式训练（由 NVIDIA 赞助）.pdf
  - 【全新发布】Lambda 托管实例：兼具 EC2 的强大功能和无服务器的简易性.pdf
  - 【新品发布】SageMaker & MLflow：无需基础设施管理加速创新.pdf
  - 【全新发布】借助 AWS Transform 的全新 AI 代理实现 SQL Server 和 .NET 的现代化改造.pdf
  - 《纽约时报》：从谷歌云平台到AWS.pdf
  - Ticketmaster：利用 AWS 提升粉丝的现场活动体验.pdf
  - So Energy 利用人工智能驱动的自动化技术简化客户服务.pdf
  - OpenSearch 在搜索、可观测性和向量数据库方面有哪些新特性？.pdf
  - 【新品发布】使用 Amazon SageMaker AI 定制 AI 模型并加快生产部署速度.pdf
  - 【全新发布】可观测性和安全性合二为一：在 Amazon CloudWatch 中统一管理您的数据.pdf
  - 【全新发布】Apache Iceberg v3 及更高版本有哪些新特性.pdf
  - Zoox：构建用于自动驾驶汽车的机器学习基础设施.pdf
  - Spreetail 的人工智能价值之旅.pdf
  - SAS 和 Freshworks 如何助力实现超大规模实时个性化（由 ScyllaDB 赞助）.pdf
  - 【新品发布】隆重推出全新 Amazon SageMaker 笔记本用于分析和机器学习.pdf
  - 【新品发布】推出适用于 NetApp ONTAP 的 FSx Amazon S3 访问点.pdf
  - re_Invent大会上的全球GenAI趋势和经验总结.pdf
  - 【新品发布】使用 Amazon Bedrock AgentCore 让您的经纪人远离麻烦.pdf
  - 【全新上线】使用 Bedrock AgentCore Evaluations 提升生产环境中的代理质量.pdf
  - NFL Fantasy AI：借助 Bedrock 和 Strands Agent几周内从零基础到高产.pdf
  - 【全新发布】利用智能体人工智能重新构想大规模移民规划.pdf
  - Kiro 与 SaaS 的结合：使用 GenAI IDE 生成多租户代理应用程序.pdf
  - 【新品发布】Amazon Nova 2 Omni：多模态人工智能的新前沿.pdf
  - 【全新上线】解锁高级模型训练：基岩版强化微调.pdf
  - Crane Worldwide 的多云迁移.pdf
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  - 【全新发布】Nova 2：面向现实世界的企业智能.pdf
  - Traeger 利用智能代理 AI 提升呼叫中心客服人员的工作效率.pdf
  - SAP云ERP迁移、创新和扩展的最佳实践（SAP赞助）.pdf
  - SoFi 如何实现无代理、多区域数据保护和更低的总体拥有成本（由 Eon 赞助）.pdf
  - Petco借助Amazon Connect解锁了智能客服AI.pdf
  - S3 内幕：从 EB 级数据湖现代化中汲取的经验教训.pdf
  - Kubernetes 在 AWS 上的未来.pdf
  - Netflix 如何将产品实验与其 AWS 账单关联起来.pdf
  - FanDuel 的 AI 聊天机器人如何革新体育博彩体验.pdf
  - 【全新发布】AWS Security Hub：大规模统一和简化安全运维.pdf
  - Stripe：利用代理基础设施革新合规工作流程.pdf
  - Ripple：构建用于全天候运营的智能多代理系统.pdf
  - Kyndryl、加拿大航空和AWS携手打造智能体人工智能时代的安全与合规（由Kyndryl赞助）.pdf
  - Kiro 和 Amazon Bedrock：为您的传统应用程序解锁 AI 代理.pdf
  - FIS：大规模高性能即时支付处理.pdf
  - DevEx 2025 现状：驾驭人工智能革命和开发者体验（由 Atlassian 赞助）.pdf
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  - AWS上的企业软件许可和优化.pdf
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  - AWS 云的弹性：可用性设计模式.pdf
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  - Robinhood Markets 正在对模型进行微调以提高准确性和降低延迟.pdf
  - NBA Inside The Game由 AWS 提供支持——构建 NBA 的全新统计程序.pdf
  - Kiro：面向规范驱动开发的智能体 IDE.pdf
  - GenAI 在足球这项美丽运动中的应用：数据驱动的成功.pdf
  - DraftKings 与 MongoDB：利用人工智能赋能工程技术（由 MongoDB 赞助）.pdf
  - Cochlear 通过 Amazon Connect 增强呼叫中心的可观测性.pdf
  - AWS技能提升：产品发布和新功能.pdf
  - AWS 欧洲主权云：从概念到现实.pdf
  - AWS 分析领域的创新：数据处理.pdf
  - AWS Trainium 上的端到端基础模型生命周期.pdf
  - Autodesk 的机器学习推理优化：利用 AWS AI 芯片.pdf
  - Anthology 利用人工智能提升呼叫中心效率.pdf
  - Amazon Redshift 和 Amazon Athena 有哪些新特性.pdf
  - Amazon EKS 上的生成式和智能体 AI.pdf
  - AI驱动的运维：扩展可观测性和成本优化.pdf
  - AgenticAI：行业驱动的卓越架构.pdf
  - AWS 网络基础知识：连接、保护和扩展.pdf
  - Kubernetes 的网络和可观测性策略.pdf
  - FinOps 3.0：人工智能时代的成本智能（由 DoiT 赞助）.pdf
  - Boomi Agentstudio - 使用 Agent Control Tower 管理您的 AI 代理（由 Boomi 赞助）.pdf
  - Oracle Database@AWS：使用 Oracle Exadata 大幅提升您的工作负载（由 Oracle 赞助）.pdf
  - Netflix 如何打造高效可靠的车队.pdf
  - AWS 成本管理的新变化.pdf
  - Koch Industries 利用 AWS Countdown Premium 成功实现数据迁移.pdf
  - IBM：构建可扩展人工智能代理的模块：混合型、集成型、自动化（IBM赞助）.pdf
  - AWS 上的网络弹性设计安全和恢复策略.pdf
  - Grupo Tress Internacional 利用 AWS Transform 实现 .NET 现代化.pdf
  - Cox Automotive 基于 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体人工智能蓝图.pdf
  - AWS KMS 十年发展历程：架构如何演变以赢得客户信任.pdf
  - DynamoDB：韧性及从2025年10月服务中断中汲取的教训.pdf
  - AWS迁移之旅：面向微软工作负载的2025年路线图.pdf
  - API 网关十年发展历程：构建 API 管理的未来.pdf
  - Coinbase 利用对话式人工智能扩展支持、合规性和生产力.pdf
  - AWS 的检测和响应创新推动了安全成果.pdf
  - Amazon S3 有哪些新变化.pdf
  - AWS认证在企业战略中的价值.pdf
  - AWS 成本优化有哪些新变化.pdf
  - Amazon Leo：在 AWS 上构建低地球轨道卫星网络.pdf
  - AWS 的持续集成和持续交付 (CI_CD).pdf
  - AWS 上的 vLLM：从测试到生产以及两者之间的所有环节.pdf
  - Amazon Connect 助力提升客户体验实现智能体 AI 的进步.pdf
  - AWS 基础设施即代码：年度回顾.pdf
  - AWS Graviton：为您的 AWS 工作负载提供最佳性价比.pdf
  - Adobe 和 Salesforce 如何利用 AWS CCFT 实现可持续发展计划.pdf
  - AWS WAF 管理员的一天.pdf
  - Apache Spark 的企业级 ETL 优化.pdf
  - Amazon S3 性能：架构、设计和优化.pdf
  - AWS for VMware 迁移：成功案例、路线图和策略.pdf
  - Amazon Kinesis 数据流底层原理.pdf
  - Anthropic 从 2025 年构建人工智能代理中学到了什么（由 Anthropic 赞助）.pdf
  - Amazon S3 安全和访问控制最佳实践.pdf
  - Amazon Bedrock Agents 和 AgentCore 设计模式.pdf
  - Amazon EKS 自动模式：演进 Kubernetes 运维以赋能创新.pdf
  - AIOps革命：iHeart如何利用Bedrock将事件响应时间缩短60%.pdf
  - Amazon Aurora HA 和 DR 设计模式实现全球弹性.pdf
  - AI 先驱：将变革性的 GenAI 架构投入生产.pdf
  - Amazon Linux：最新特性和 AWS 优化.pdf
  - AWS RTB Fabric：与您的广告技术合作伙伴一起进行实时竞价工作负载.pdf
  - Amazon S3 表架构、用例和最佳实践.pdf
  - Amazon DynamoDB 数据建模核心概念.pdf
  - AI原生开发：亚马逊和AWS的策略和影响.pdf
  - Agentic AI 的新一代行业和业务线解决方案.pdf
  - AI原生可观测性时代：如何立即开始（由Coralogix赞助）.pdf

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资源包简介：

1、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S E C 4 1 0Advanced AI Security:Architecting Defense-in-Depth fo。

2、S N R 3 0 3A leaders guide to advanced mental models and mechanismsStephen Brozovich Enterprise Strategist,Amazon Web Services 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.Cultu。

3、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

4、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.M A M 2 2 5A Leaders Guide to High-Performance OrganizationsMatt。

5、S N R 2 0 4A leaders guide to navigating multicloud strategies and decisionsTom GoddenExecutive In Residence,AWS 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.Multicloudis a key 。

6、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A leaders guide to emerging technologies:From insights to rapid 。

7、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S N R 3 0 1A leaders guide to acceleratinglarge-scale migrationJ。

8、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

9、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S N R 3 0 7A leaders guide to advanced team structures in an age。

10、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.D A T 3 1 5A Practitioners guide to datafor agentic AITim Stoake。

11、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A R C 3 1 3Service-oriented builders guide to agentic AI:insight。

12、S N R 3 0 4A leaders guide to achieving compliance through software excellenceTom GoddenExecutive In ResidenceAWSIan SutcliffePrincipal HCLS Tech StrategistAWS 2025,Amazon Web Services,Inc.or its aff。

13、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S N R 2 0 2A leaders guide to data strategy in the era of agenti。

14、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S P S 3 2 1How Yahoo!Finance built research multi-agent systems 。

15、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.AIM203-SAn Alliance for Our TimesBuilding the Next Frontier of C。

16、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

17、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.CMP210-SUnleashing Performance:How Intel Xeon 6 on Amazon EC2 is。

18、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A N T 2 0 9Universal data connectivity with ETL and SQL queriesS。

19、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

20、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.C O P 2 0 6-SHow High-Performing Teams Connect Observability to 。

21、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.Amazon Confidential and Trademark.1 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S N R 2 0 1A leaders guide t。

22、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S N R 3 0 6A Leaders Guide:AI-Powered FinOpsUsing AI for FinOps 。

23、December 2025 AI-Driven Automation for Modern OperationsNora JonesVP,Product DevelopmentTom LeamanVP,Site Reliability EngineeringDecember 1st,2025AI&Automation+Responder assistedResponder-led+AI 。

24、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

25、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A I M 3 3 1 7-SThe Next Frontier in Financial Systems:Transforme。

26、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.N T A 1 0 1Unlock Innovation:A Guide to AWS Partner Solutions in。

27、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S E C 2 1 1-SZero Trust for Agentic Systems:Managing Non-Human I。

28、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

29、B I Z 2 1 6Redefining service excellence:Canada Lifes AI-powered contact centerSheila SmithPrincipal Sales SpecialistAWSJenny DaboudVP Contact CenterCanada LifeArpita BhattacharyaAVP Contact CenterCa。

30、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.N E T 3 2 6Robust network security with perimeter protection and。

31、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A N T 3 0 8Explore whats new in data and AI governance with Sage。

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33、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

34、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S T G 3 6 1Beyond SFTP and NFS:Automate enterprise file transfer。

35、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A I M 1 1 7-STrain,Simulate,Deploy:Building NVIDIA Train,Simulat。

36、CHRIS BUCKLEYHead of OperationsCDLMAT THEW EISENGRUBERHead of ArchitectureCDLISHAN SINGHSr.Gen AI Data ScientistAWSJON GRIFFITHSField CTODynatraceScaling AI with confidence:From proof of concept to p。

37、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

38、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.I N D 3 3 0 3Moodys:Architecting a multi-agent system on AWSSamu。

39、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.S M B 3 0 7Generative AI strategy-accelerating the path to produ。

41、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.I N D 2 0 7I N D 2 0 7Ericsson Innovation:Optimizing Mobile Netw。

42、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserv。

43、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.I N D 2 0 8Reclaiming Clinical Time:How Veradigm Uses AI to Tran。

44、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.A N T 3 1 7Modernize your data warehouse by moving to Amazon Red。

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47、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.N E T 2 1 1State of the Edge:Delivery of the web with CloudFront。

48、 2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.2025,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.H C L S I N D 2 1 3Beyond EHR-Leveraging AWS for Maximum Clinica。

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