Amazon Web Service的实时翻译服务Amazon Translate正在通过支持22种新语言的更新。宣布是在AWS re：Invent会议召开一周之前，AWS将在该会议上为其云客户推广Translate和一系列其他基于AI的工具。周一，AWS还宣布了与图像识别，基于语音的UI和IOT相关的新服务。
Amazon Translate现在总共支持54种语言和方言，现在支持2,804种语言对。神经机器翻译服务使客户能够轻松地将信息从一种语言翻译成多种语言。例如，西门子用它来分析不同语言的员工调查，而Hotels.com用它来将客户评论翻译成世界各地本地化网站的多种语言。
支持的新语言为：南非荷兰语，阿尔巴尼亚语，阿姆哈拉语，阿塞拜疆语，孟加拉语，波斯尼亚语，保加利亚语，克罗地亚语，达里语，爱沙尼亚语，加拿大法语，格鲁吉亚语，豪萨语，拉脱维亚语，普什图语，塞尔维亚语，斯洛伐克语，斯洛文尼亚语，索马里语，斯瓦希里语，他加禄语和泰米尔语。
Amazon Translate还将扩展到六个新区域，使其在总共17个AWS区域中可用。客户应该能够从存储区域中的数据转换中看到一些好处。
周一上午，AWS还宣布了一项新的“ 自定义标签 ”功能，用于Amazon的图像识别和分析服务Rekognition。新功能使客户能够定制服务以检测独特的对象和场景。例如，制造商可以对其进行自定义，以识别特定的机器零件，例如“涡轮增压器”和“变速箱变矩器”。
AWS称，Custom Labels功能无需从头开始训练自定义机器学习模型，而是使没有任何机器学习专门知识的用户可以训练带有最少10个带标签图像的模型。训练完模型后，客户可以获取可视化效果以查看其性能，以及有关改进模型的建议。
AWS说，Custom Labels API可以在一个小时内处理数以万计存储在Amazon S3中的图像。该功能将于12月3日全面上市。
亚马逊还发布了许多有关物联网的公告，包括Alexa语音服务（AVS）与AWS IOT Core的集成。
以前，将Alexa语音助手直接构建到设备中需要至少100MB RAM的设备内存以及用于计算的ARM Cortex'A'级微处理器。这也是一个复杂的过程。通过新的集成，将AVS引入设备仅需要1MB的RAM和ARM Cortex'M'级微控制器。
AWS说，通过将计算和内存密集型工作负载卸载到云中，该集成将Alexa的内置成本降低了50％。该功能应使将Alexa集成到诸如电灯开关或恒温器之类的简单产品中变得更加容易。
亚马逊还宣布了AWS IOT Greengrass的新功能，包括容器支持。Greengrass服务允许客户在连接的设备上运行AWS计算，消息传递，数据缓存和同步功能。通过将应用程序打包到Docker容器映像中，即使这些应用程序不是使用Greengrass支持的语言开发的，客户也应该能够将应用程序部署到其IOT设备。
