18、利用AWS服务构建文档查询聊天机器人与医疗理赔自动化解决方案

利用AWS服务构建文档查询聊天机器人与医疗理赔自动化解决方案

利用聊天机器人查询文档

在构建亚马逊Lex聊天机器人时,创建别名后,需记录机器人的别名ID,在后续部署机器人时会用到。同时,通过页面顶部的蓝色导航链接点击机器人名称,记录机器人ID,此ID同样用于部署。

构建好亚马逊Lex聊天机器人后,我们将使用AWS CloudFormation(https://aws.amazon.com/cloudformation/)来部署解决方案。它是一项托管服务,可将基础设施配置任务编写为JSON或YAML模板代码,从而自动部署在AWS中构建解决方案所需的资源。我们可以参考Amazon Lex博客文章“Deploy a Web UI for Your Chatbot”(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-a-web-ui-for-your-chatbot/)中的示例模板,将亚马逊Lex聊天机器人集成到网站中。

以下是使用AWS CloudFormation部署解决方案的具体步骤:
1. 点击https://github.com/aws-samples/aws-lex-web-ui/tree/master/templates,滚动到网页的“Launch”部分,点击CodeBuild模式的第一个“Launch Stack”按钮。
2. 此操作将在AWS管理控制台中打开AWS CloudFormation服务,并带你进入“Create Stack”页面,点击“Next”。
3. 为堆栈名称和CodeBuildName输入你选择的名称,也可以使用提供的示例。
4. 滚动到“Lex V2 B

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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