FX168财经报社（香港）讯 美联储（The Federal Reserve）本周四（8月18日）对外开放了脸书账户。这个世界最重要央行之一在新兴媒体上的首次亮相表明美联储期望更好与投资者认识的态度。美联储的脸书账户以“联邦储备委员会”（Board of Governors of the Federal Reserve System）作为用户名，并在今天公布了三条共享信息。

在美联储的脸书账户上，今天改版了一系列照片，其中还包括部分美联储理事、官员的照片，以及美联储大楼内外的照片。而今天该账号公布的三条信息中，一条是美联储主席耶伦本人的个人信息链接，另外两条则是美联储系统和职能的讲解。（美联储Facebook账户，来源：FX168财经网、Facebook）美联储在全球金融市场中具备举足轻重的起到。

但近些年，更加多的批评指出，美联储在平稳国家经济方面展现出不欠佳。在2014年的民意调查中表明，目前美联储工作展现出的支持率比起2004年早已上升了相似一半。美联储在本周的声明中回应，开办脸书账户是为了减少美联储理事会公布信息和教育资料的灵活性。

美联储期望通过脸书账户的开办，让投资者和其他业内人士更为明晰地理解央行的职能以及政策方向。在美国联储系统中，美联储却是较为太迟用于新兴媒体的机构。纽约联储、里奇蒙德联储、旧金山联储以及克利夫兰联储等早在数年前就申请人了脸书账户，并在该账户上发布信息。

目前还不确认脸书账户在美联储有最重要要求时会会展开动态改版，但预计通过脸书账户，未来投资者可以取得更加多美联储信息的来源，这对美联储的工作理论上是有益处的。不过脸书的使用者们比起耶伦一般来说面临的记者来说堪称三教九流，就在今天美联储账户信息下就有很多具有攻击性的回帖。

一位取名为Jack Sandler的网友就以嘲讽的笔法称之为美联储通过利率决议威胁和骗投资者。这条消息在公布49分钟之内就取得了19个“拜”。不告诉耶伦本人不会会经常想到她的讲话下其他网友的回帖，不过这对于美联储办公室的官员们来说，也却是一种新的尝试。

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2018年才一周，新风口就武力威胁经常出现。而推到风口的王思聪在微信朋友圈一语总结了直播答题的现状：王思聪撒币，张一鸣撒币，周鸿祎马利亚币，奉佑生撒币。

在冲顶大会一夜爆红后，映客的芝士超人，西瓜视频的百万英雄，花椒的百万赢家也争相第一时间，前后不过10天的时间。除了直播答题单场资金从最初的1万攀升至200万，总奖金数额也连破记录，并于1月8日超过顶峰：周鸿祎必要宣告百万赢家将把场次减少至七场，投入奖金提升至530万。

但只能靠奖金更有用户很难回头得将来。更加隐晦的说道钱在哪，用户就在哪。

即钱在，人在，钱没有，人回头。于是，朱啸虎金口一开：一起撒币到老，软杠究竟。钱虽然能更有到用户，但在品牌差异化并不大之时，产品本身对用户的吸引力和产品体验也是能否做到大的关键。

（文/彭丽慧 网易科技）究竟谁能撒币到杨家？如果说王思聪只是解读了谁在撒币，奉佑生则特别强调了自己是撒币第一人，并大喊要马利亚10个亿！那么周鸿祎就必要高调的声称你们都撒币，我大撒币，比你们得意。此外，据好奇心日报报导称之为，冲顶大会早已准备好每天投放20万奖金+100万推展酬劳的节奏，目标是今年春节前做100万人同时在线。而直播答题的本质可以总结为：直播答题未来的主要矛盾是日益一整快速增长的用户数量和日益减少的单个用户奖金之间的对立。于是，这场烧钱大战来临的速度让人始料未及。

根据网易科技统计资料，马利亚钱之战起始自1月6日23点30分。西瓜视频的百万英雄与映客的芝士超人、花椒发售的百万登陆作战同时投入了百万级别（100万、101万、102万）的单场奖金。20分钟的时间三家一共烧毁了303万。

这也可以看作是未来烧战的一个缩影。加快于1月7、8日。芝士超人大笔投放202万：20：30点阳光场与21：30点血战场皆单场投入100万；百万英雄惊抛掷300万：21点豪夺200万福利场，22点应战100万英雄场；百万赢家豪扯400万：从20：20连开4场，场场100万。

完结于X年X月X日，或X月X日，甚至X日。（战局变化太快，小编也无法预估）我不建议创业企业现在入局了，这是场蛮横的烧钱大战，仅次于的壁垒就是资金，只有大平台或资金雄厚的公司才能火烧的起。

某位不愿明示的投资人对网易科技回应。此外，烧钱一时间爽，烧钱之后如何提升用户留存率，让产品持续身体健康的发展下去也是各位玩家必须考虑到的。什么是能持续马利亚钱的必要条件？就在几位都慢了的无暇马利亚钱之时，产品体验却经常出现了大大小小的问题，如信号卡顿、服务器瓦解、强迫解散等。

昨晚（8日），在芝士超人21：30的场次，经常出现了直播中断、新的答题的事故，在直播展开到第6题时，经常出现了不对题的情况，即主持人描述的题目与屏幕显示题目不完全一致。即使临时解决问题与先前官微致歉，但对用户体验受到伤害仍然无法几乎填补。

除了此次乌龙事件，受到考验的还有APP的承载量。据报，冲顶大会在3日之内曾经常出现2次服务器瓦解的情况。其他同类产品也陆陆续续经常出现了，信号卡顿、服务器延后等问题。

当部分产品的用户体验并很差，用户可能会转而投向其他同类产品，而官微底下的facebook可以佐证这一点，你们致歉的次数都慢跟上国脚了，留下你们的时候不多了.......而直播使用纯素人主持人也引发不少用户的吐槽，虽然产品最初的出发点也许是为了节约成本和把用户的吸引力放到答题上，但在经常出现临场错误，尬闲谈、啰嗦等被网友吐槽不专业的问题后，网友的冷静还剩下几何？此外，直播答题游戏的火热，还促成了一批抱团答题的线上社团和撸羊毛的亲体，QQ群、早已经常出现组团答题群和作弊群；微信群、微博上通关技巧和题库早早就被共享，知乎上也有用户爆料用人工智能+视频信息采集+人脸识别技术。淘宝上堪称经常出现了商家出售题库和外挂软件脚本。网易科技找到，一份持续改版的百科题库（包括已曾为的题和预测题）售价为1元6元平均，邀请码、复活卡这类辅助性工具，在仅售一元钱的基础上，还有卖5送来2，卖10送来5的优惠。而能自动捕捉题目并百度的搜寻辅助工具，15元就可以卖到。

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在机器显得完全像人前，AI还有很长一段路要回头。——不是哪个人说道的，而是一些人说道的。AI最近发展到可以辨识视频中猫的图片，也可以高精度的老大我们翻译成一些东西，甚至AlphaGo还老大我们首次在棋士上打败了人类，但是这些大佬告诉他我们他们正在冷冷地检视它。

艾伦智能研究所的CEO在周一麻省理工学院技术评论会议上，艾伦智能研究所的CEO回应，不是我吹牛，虽然AlphaGo的胜利很最出色，但是Go仍然只是一个棋类游戏，人类的语音中的细微差别比这个要简单多了，即使是最差的计算机系统现在经常出现，也张鲁大任。意味着通过AlphaGo的胜利，你也无法说道人类理性冷漠的那面就输掉了，现在Google的工程师们正忙着用大量的神经网络来训练它，其中的一个重点就是教会它怎么学会人类看起来很非常简单的怎么去玩游戏，而这其中机器学习算法的99%还是靠人来搭起的。Google的研究总监Peter NorvigGoogle的研究总监Peter Norvig则警告我们，因为AI的风行，它正在转变这个世界开发软件的方式，以最近FB、亚马逊、Google都在猛推的聊天机器人为事例，大家都忙着摄入大大的数据流来提升软件的性能。这种基于大大变化的数据来开发软件的方式，正在崩溃过去循序渐进式的软件开发方式。

从不滑稽地说道，每一分每一秒数据都在转变着机器学习，我们得想要点好办法来处置这种不确定性和变化性，而解决办法是得寻找更佳的模型来处置。因为机器学习驱动的软件比起之前更加简单，程序员们去找bug也更加无以，要放过去，哪里有bug，哪里抠出来修缮，然后也会影响只剩的系统；而在机器学习中，转变一个小点，可能会转变所有的程序，要想要安全性地改为个bug，现在Google自己都做到将近。百度首席科学家吴恩达百度首席科学家吴恩达最近开始频密特别强调，在人工智能系统工作中，数据的重要性，现在百度正在通过各种新的方式来搜集为强化自己人工智能服务竞争力的数据，而且现在各个像Google、百度这样本身就扎根大数据的公司，期望不来寻找准确的战略。最近，(公众号：)找到一个趋势，知道是不受FB、亚马逊、Google公布新品的连环冲击，还是神经网络对我们的唆使起到正在弱化，大家开始不那么疯狂地辩论AI将变革这个，变革那个，而是开始留意AI下面的那层大数据和云，甚至机器学习云神马的也开始渐渐出了我们的心头好，一些之前没什么动静的2B公司又开始出来宣传自己基于大数据AI战略的正确性。

这样的结果，是什么关键的步骤的阶段性起到？等你来跟我们聊聊~原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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+科技输入两大主要职能。这两大职能，都是基于现有的“一体两翼”架构展开，“一体”是反对业务的主操作者平台：大树供应链金融业务平台，使用微服务框架，符合低所发、较低耦合、多租户的场景市场需求。“两翼”指2017年上线的Biglock区块链可靠平台，以及2018年上线的决策森林智能风触平台。前者解决问题供应链金融中的交易背景真实性、可信性问题，将供应链的多参与方、流程性、片段性、频密高发性与区块链的“不能伪造”、“唯一可靠”、“数据加密”高度融合。

后者解决问题数据风控在供应链金融领域中的应用于问题，将数据风触体系引进供应链金融仅有流程、仅有生命周期，确实构建“三分敲、七分管”的金融风触理念。发展成果自去年12月25日上线以来，构建了业务量的突破，平台融资发生额40亿+，服务了500+企业客户，主要合作银行有：交通银行、中信银行、浦发银行、浙商银行、上海银行、沈阳银行、红塔银行等；已与商贸流通、医药医疗、现代物流三大行业的多家企业构建系统接入，累计目前，已总计传输30+T数据，并以每天数十万条数据快速增长，供应链金融新的生态搭起初成体系。今年以来，大树金融已构建的功能亮点有：交易数据 API 直连、发票在线按规定、直联人民银行中登网自动出让注册、线上银行资金承销、便利的电子合约、企业身份交叉核验与辨识等，为线上供应链金融业务作好了基础设施搭起，并正处于较慢递归改版中。

特别是在是区块链可靠平台与数据智能风触平台的了解建设，正在渐渐将互联网供应链引领至科技供应链，金融科技在供应链金融领域中的应用于已日益深化。机遇下的挑战当然，大树金融也并不避谈于是以面对的挑战，陈衡回应：一方面是数据风触。科技输入、SME这两类业务中都有应用于，从数据到信息到价值，这是必须靠经验、靠规则、考算力去了解探寻的。

有所不同行业的风触逻辑有所不同，我们期望从很弱周期行业去研究、实践中，保证我们输入的风触能力是有效地的，贯彻有协助的，这必须花费极大精力。另外就是人才。大树金融团队目前100多人，科技人员70多，大树特别是在推崇人的起到，在大大找寻和邀更加多价值观完全相同的优秀人才一起来做到这件有意义的事。

陈衡大笑称之为，在之前待过的团队中，自己基本都是很年长的，而如今，大树团队平均年龄28岁，自己出了“最年长”的。这是一条全新的滑行道，大树最重视的是品德、能力与激情，我们期望与更好、更加杰出的产业界、金融界、科技界的伙伴们联手共计入，并肩作战打造出科技驱动下的供应链金融新的生态。陈衡称之为。版权文章，予以许可禁令刊登。

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等多方面，坚信医疗IT的改革是快马加鞭展开的。丑话写出在前面，到底医疗IT茁壮艰苦的原因在哪。或者说，创业公司必须防止哪几类陷阱，才能永葆青春活力、立于不败之地呢。总结这500个医疗IT公司中，获得成功者却极少。

2B 还是2C？生病这件事很不幸福。生病，往往和疼痛、古怪、哀伤的情绪联系在一起。

人人都有可能生病，但并不代表人人都有在疾病上消费的积极性。原因很非常简单：没有人讨厌生病。

一个人只有在万不得已的时候才不会想起‘医疗身体健康’这件事。这就预见了在医疗2C末端，少有病毒传播的效应，且留存率较低得可怕。（或许医美、孕产是个值得注意）。所以，针对于慢性疾病、基本身体健康确保类别的社交平台大都做到很差。

但另一方面，消费者的确不愿为医疗服务收费，并且对价格的不敏感度难以置信。特别是在是在信息不平面、或者病人和缴纳者不是一个人的情况。

但大多数情况是偏向于短期的化疗，比如，后遗症完全恢复、重症化疗（比如肿瘤、心血管疾病等）。并且，医疗是几千也许上万个分开类别的疾病。乳腺癌3期、肝脏标记、高血压、糖尿病等患者群体根本就是有所不同群体，没空集、没什么哈密顿之处。

这就造成了一个碎片化、微社区化的结局。公司只有靠提升留存率来填补获客成本和萎缩成本。更加真是的是，即便是慢性病患者，大多数时候他们也感觉良好。

半年、一年去看一次医生，调调药就不俗了。有些病人即使有不良反应，也不一定会把副作用和药联系一起，会主动去换药。

慢性病占有了大部分医疗支出，但往往病人在出售新的仪器、换其他品类的药、换服务的时候都很慎重，动作极快。众多的app如用药警告、症状检测、生物体感器、患者教育等都并不疯狂。即便像PatientsLikeme 这样有名的公司，基本上也只是一组人相互责怪患病的意外和症状的困惑，带给的是负面情绪，很难有普遍的长久的影响力。如果要做到2C方，一定要看看，究竟为老百姓解决问题了什么难题。

或许更加安全性的是专心于2B领域。在美国特别是在如此。美国的医疗体系中，大多数花销还是由雇员来分担。

自付比例比较较低并有下限额度。慢性病以及急症患者往往不会远超过自付下限。

另外，2B这也填补了无病毒传播的特点，而在横向领域耕耘，留存率低，复购率有确保。大型公司同时还是十分篮的渠道合作方，需要加快看清用户，减少获客成本。但当然这也不是极致。

2B的销售周期、销售成本也是高昂。下面详尽阐释。在中国，2B整体不如2C末端成熟期，但也有一点注目。

随着缴纳政策的改革，这个变化有可能远比迅速、很激烈。具体产品价值如果做到2B的做生意，就要严肃考虑到，你的产品能卖给谁，能卖多少钱是个大问题。

历史数据指出，少有医疗服务公司不会赚。即便是保险公司或医院的净利润最差也不过是10%。所以报酬的预期要合理。时间范围尽可能掌控在一年中。

一年也正好可以要求保险产品的续费和替换。如果2年才能显现出产品价值，对企业来说就较为失望，不会相当严重推迟订单的决策流程。

或者不会把价格力得很低。不少预测患病风险的公司都有相近的艰苦经历。因为“减少反复入院亲率”这个价值必须更长的时间才能看出，才能在收支平衡表上具体。

太久的效益报酬无法让买家签约一大笔合约。所以，从一开始，就要具体，解决问题的这个问题，必须多久看出效益？解决问题的问题是不是充足大？或许确实解决问题必须半个世纪，但我们必须看见，的确，我们从一个点开始，早已在渐渐撬动一个极大的岩石。具体了问题，自由选择用户也要十分慎重。在医疗系统中，你为用户节省的每一块钱都就是指这个生态圈里其他玩家中取得的。

比如保险公司。你应当近超强输掉，把客户从其他人手中更有过来。荐个例子。

Castlight Health是一个比价工具。仅用了6年时间，就顺利IPO，市值一度超过30亿美元。

Castlight需要大大为雇员节省保险支出。这些雇员沦为心目中用户，为他们站台，和保险公司、PBM公司来谈判、调停。不要夸张、不要玩游戏概念！身体健康管理，大数据，精准医疗。我去找将近这些词的含义。

不是一个问题、解决方案、效果。成年人，玩游戏概念毋。诚然，大体量、多维度、持续累积的数据可以通过建模做到疾病风险预测、获取就诊建议，获得针对病人A的方案，这很炫酷。但并不是当前的引人注目问题，我们离构建这个理想还有段距离，我们还必须一个更为友好关系的医疗体系，一个机制确保，一个社会环境的反对。

在上述提及的“预测患病风险”的例子里，保险产品、临床医学都很擅长于找到高危病人。事实上，医生的临床和预测能力还是要比电脑高明，起码在当前这个阶段。对于大数据的价值，不不应过分专心做到替代医生的临床、提早找到病人等，而是应当对转变风险本身带给实质的变革。

而这一方面，正好是临床医生的弱项。再举Virta Health为事例。

医学院里教的2型糖尿病的科学知识大多都是关于如何减缓疾病进展、如何防治并发症。多数病人必须警觉骇人的并发症如糖尿病足、截肢、心梗、卒中、失聪等。十年前经常出现了医治疾病的外科移植手术但受众群体过于受限。Steve Phinney医生明确提出介入手段效果喜人。

250名入组的患者在10周后，近90%的患者都停止使用或者保护环境了胰岛素，减肥7%，糖化血红蛋白指标明显改善。91%的患者之后参予Virta的课程。

这些介入方法是基于大量的数据，源于病人、医生、药厂。Virta更进一步开始了个体化自定义服务，力图更加有效地反败为胜糖尿病。节省每年大笔的胰岛素药物支出。

如果没这样的数据和算法，有效地的介入手段不有可能经常出现。医生还是不会日复一日、苦口婆心的说服病人“管住嘴、迈开腿”，病人呢？是让步生活质量，还是让步对并发症的不安？无从选择。医疗IT可以提升医疗身体健康质量、减少花销（提升生产力），让医疗服务流程尽可能修改、低成本、提升就诊体验。对病人来说，在自由选择（计划）、出售、随访等步骤中都有收益。

但确实的市场需求在哪，产品如何设计，如果把技术实施为商业顺利，还是要多家定夺。期望和有热情的朋友们多交流、多交流。我们是金沙江，助力下一个独角兽！版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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(公众号：)消息 在未来城市中，如果某处再次发生了火灾、犯罪事件或者交通拥堵，那么你迅速就能告诉。Nvidia期望用它的Metropolis视频分析平台监测城市中的这些问题，为建构人工智能城市铺平道路。Nvidia在本周将于加利福尼亚州圣何塞举办的GPU技术大会前，宣告发售了该项技术。

Metropolis是一个将深度自学应用于到视频流中的视频分析平台，可普遍应用于公共安全、流量管理和资源优化等领域。Nvidia回应，Metropolis将让城市更为安全性。同时，早已有多达50家的合作伙伴正在用于Nvidia的GPU，获取用作人工智能城市的产品和应用于。

Nvidia的Tegra业务副总裁兼总经理Deepu Talla在一份声明中说：深度自学需要将电子邮件的视频转化成动态的有价值的看法，强化安全性并改善生活质量。Nvidia的Metropolis平台容许客户们在视频流背后重新加入人工智能，建构更为安全性智能的未来城市。

上图：Nvidia的Metropolis平台将了解自学应用于视频监控。图片来源：Nvidia由部署在政府机关、公共交通、商业建筑和道路等领域的数十万台摄像机捕捉到的视频，是世界上仅次于的数据来源。

而且，预计到2020年，这些摄像机的总计数量将下降到大约10亿台。但是人们不能监控到这些存储在硬盘中的海量内容中的一小部分。英伟达回应，初级的动态视频分析技术近不及人类分析可信，但是智能视频分析技术解决问题了这一挑战。智能视频分析技术通过在摄像机、本地视频录像机和服务器上进行深度自学，并在云端动态监控视频，大大提高了视频分析的准确性和可扩展性。

深度自学推理小说既可以在安全性摄像机这样的终端设备上展开，也可以用于Nvidia的Tesla GPU 加速器和 Quadro 显示卡在数据中心的服务器上进行。视频监控设备制造商Avigilon的首席技术官Mahesh Saptharishi在一份声明中说：随着城市节奏减缓，无数活动同时展开着。我们为Nvidia Metropolis平台的无穷潜力而深感激动。Avigilon也将之后获取人工智能电源监控和视频分析解决方案，协助用户找到紧急情况并及时采取措施。

此外，在美国西部时间5月10日上午9：00 - 11：00，黄仁勋将用2个小时的Keynote阐述今年NVIDIA推展人工智能和智慧城市的全线产品和战略，大家可以注目官方页面http://nvda.ws/2qQOhGM收听。版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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10月5日消息 据外媒 The Verge 报导，近日，Google旗下AI研发公司 DeepMind 宣告正式成立一个AI新的部门，主要负责管理研究AI带给的伦理问题和社会问题，如自动化给未来经济带给的影响等等。图：DeepMind办公室据理解，新的部门的主要目标是协助技术人员将伦理应用于实践中，协助社会预测AI的影响，并对其影响给与引领，保证AI造福人类。

2016年，DeepMind 研发的AI系统在棋士棋盘上击败世界顶尖运动员，因而名声大如雷。DeepMind 为新的部门命名为 DMES（DeepMind EthicsSociety：伦理和社会）。新的部门将于2018年开始就这些课题目标展开研究。

目前，该部门有数8名全职员工。不过，按照 DeepMind 的计划，该部门的员工规模将在一年时间内减至25名左右。为了发展壮大团队，DeepMind 还从外部学术机构和慈善机构聘用一些顾问，为新的部门获取咨询服务，还包括哥伦比亚大学发展学教授 Jeffrey Sachs、牛津大学AI教授 Nick Bostrom、气候变化活动家 Christiana Figueres。

DMES 牵头主管 Verity Harding、Sean Legassick 在公告博文中回应，这些专家不只通晓专业技术，还可以带给多样化的思维。同时，二位还回应，DMES将协助 DeepMind 探寻和理解AI带来现实世界的影响。

“如果AI技术要服务于这个社会，那么，其必需遭受寄居社会的优先事项和注目重点的重塑的过程。”(公众号：)还了解到，新的部门预计还将与具有类似于研究目标的学术团体合作，如纽约大学的AI Now Institute和剑桥大学未来智能研究中心（Leverhulme Centre for the Future of Intelligence）等等。

事实上，2014年 DeepMind 被 Google 并购时曾允诺要创建一个“AI伦理委员会”。与新的部门不一样，该委员会主要借以监管公司的所有AI研究活动。不过，自并购以来该伦理委员会并没多大作为。

尤其是 2016年，DeepMind 在与英国国民身体健康服务局（NHS）合作时，受到了公众的肆意抨击，这让其更进一步认识到AI伦理问题的重要性。2015年，DeepMind 和伦敦三家医院达成协议合作，处置了其中160万名患者的医疗数据。2017年，该不道德被英国的数据监督机构判断为非法，因为该公司没通报到个人他们的数据已被用于。

DeepMind 后来回应，他们高估了“NHS的复杂性和患者数据的规则”，并聘用了新的独立国家伦理审查员以监督未来的任何交易。虽然DMES的正式成立主要是基于 DeepMind 对AI带给的伦理问题的考虑到和推崇，但至目前为止，该公司的内部伦理审查员仍然笼罩着谜样面纱。同时，据理解，新的部门将与 DeepMind 的产品部门分段运营。

未来，新的部门聘用了哪些审查员，多久展开一次会议，主要辩论哪些要点，又有哪些形式...关于这些问题，不能在未来渐渐找寻答案。

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11月21日消息，亚马逊云计算平台AWS日前专门CIA和美国其他情报部门发售了云计算服务AWS Secret Region，这标志着美国政府特定部门对用于AWS十分感兴趣。6年前，亚马逊曾在AWS上发售GovCloud服务，即其第一个公共部门客户数据中心。自那以后，AWS宣告不断扩大GovCloud计划。早在2013年，就有媒体报道AWS与CIA之间签订了6亿美元的合约，此举协助亚马逊顺利地更有了更好大型企业以利用其云服务。

如今，AWS的客户还包括Comcast、Hess、Intuit和Lionsgate等公司。AWS的竞争对手还包括微软公司、谷歌、IBM和甲骨文的云服务平台。

亚马逊在一篇博客文章中说道:随着Secret Region的发售，AWS沦为首家也是唯一一个商业云服务提供商，获取各种各样的政府工作阻抗服务，还包括未分类的、脆弱的、秘密的和最低机密的数据分类。亚马逊还称之为，由于AWS与智能社区Commercial Cloud Services(C2S)签订有合约，它必需符合某些政府标准。CIA首席信息官约翰爱德华兹(John Edwards)也回应，AWS Secret Region是Intel Community多组构云策略的关键组成部分。

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