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则说明对象内容发生了变化。实际的ETag是对象的哈希值。ETag只反映变化的内容,而不是其元数据。上传的对象或拷贝操作创建的对象,通过MD5加密后都有唯一的ETag。如果通过多段上传对象,则无论加密方法如何,MD5会拆分ETag,此类情况ETag就不是MD5的摘要。 x-obs-id-2来自：百科单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。来自：专题
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来自：专题Pro服务提供的文字识别套件，零代码搭建出专属的API。 智能分类识别 检测定位图片上指定要识别的票证（票据、证件或其他文字载体），并以JSON格式返回识别的结构化结果。接口以列表形式返回图片上要识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 手写文字识别 识别文档中的手写文字、来自：专题
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多种灵活的计费方式，可以满足各种业务场景的需要。 虚拟私有云 VPC-对等连接 对等连接是建立在两个VPC之间的网络连接，不同VPC之间网络不通，通过对等连接可以实现不同VPC之间的云上内网通信。 修改共享带宽大小 您可以根据需要修改共享带宽的名称和带宽大小。按需计费的共享带宽，修改成功后立即生效。来自：专题![]()
证音频生成的效果，请保持录音环境安静无噪音。支持试听录制生成的语音。 文本驱动：通过输入文本，选择声音的方式，生成播报内容。不能超过2000字。 单击声音图标，会弹出声音对话框，可以选择需要使用的声音。 无标注的系统声音，均为免费声音，可直接选用。 标注有“第三方”的声音，需要购来自：专题![]()
华为云计算 云知识 企业上云怎么确保云服务器的可靠性呢？ 企业上云怎么确保云服务器的可靠性呢？ 时间：2020-09-28 15:42:49 企业上云必须使用云服务器。云服务器直接承载用户的云端业务，直接影响业务持续性和数据安全。那选择高可靠的云服务器尤为重要。大数据时代下，没有高可靠的云服务器做基石，都是空谈！来自：百科![]()
格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进来自：专题![]()
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崩溃一致性备份 崩溃一致性备份 云服务器内的多个云硬盘的备份为同一时间点创建的，但备份前未冻结应用和文件系统，不备份内存数据。备份数据比云硬盘备份更可靠 云服务器内的多个云硬盘的备份为同一时间点创建的，但备份前未冻结应用和文件系统，不备份内存数据。备份数据比云硬盘备份更可靠 应用一致性备份来自：专题![]()
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镜像基线检查，帮助您构建安全的镜像 容器安全服务 能够扫描镜像中的漏洞与配置信息，帮助企业解决传统安全软件无法感知容器环境的问题；同时提供容器进程白名单、文件只读保护和容器逃逸检测功能，有效防止容器运行时安全风险事件的发生。 基线检查功能自动检测您私有镜像仓库中存在的配置风险，针对所发现的问题为您提来自：专题![]()
华为云计算 云知识 华为云云上先锋AI学习赛 华为云云上先锋AI学习赛 时间：2020-12-08 17:38:18 本赛题围绕生活场景-垃圾分类，基于计算机视觉的AI算法展开，使用ModelArts等平台和技术解决生活中的实际问题。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云云上先锋AI新手赛 华为云云上先锋AI新手赛 时间：2020-12-08 17:27:24 华为云云上先锋AI新手赛,在本次比赛中，华为云AI大神将教你从0到1通关 图像识别 。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已来自：百科![]()
医疗健康数据大多存储在数据中心，如果数据中心发生自然灾害、黑客入侵等，那么患者的电子病历就有可能会彻底丢失。 信息孤岛 医疗机构之间没有合理的互信机制和良好的分享机制，容易形成“信息孤岛”，不利于数据的完整性和全面性。信息的可靠性以及在共享中信息的随意修改都成为面临的主要问题。 重复医疗 由于各个医院和机构之间信来自：百科![]()
AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 ModelArts提供的调测代码中涉及到的 OBS 路径，实际使用时请替换为自己的实际OBS路径。 ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍来自：专题![]()
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