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OBS 自动填写快递收寄件人信息 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入 优势 联系人信息识别精准 可以准确提取姓名、地址、电话等关键信息，并通过地址校验等方法提高文字识别精度 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 合同处理效率提升 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核
支持100+语言的语法高亮，支持主流开发语言的语法提示和自动补齐 运行和调试 支持在线调试和在线运行，构建和运行配置可修改，断点调试能力与本地IDE保持一致 支持在线调试和在线运行，构建和运行配置可修改，断点调试能力与本地IDE保持一致 对接配置管理 无缝对接CodeArts代码托管服务，同时支持其他Git类的配置管理（代码仓库）系统
采用多维时序预测算法，利用多指标间关联关系提高预测准确度，相比传统预测算法准确度提升 50%，训练及预测时间从几小时缩短到几分钟，可应用于实时预测场景。 企业低碳转型 低碳经济，绿色发展，数字化能力助力行业转型 亿级时间线支持 海量时间线，写入性能基本保持稳定且线性增长，大幅超出开源实现。 低成本 列式存储、
强力、精确的企业内安全设备管控策略，通过IP地址和设备标识，强力管控设备接入策略，确保在企业授信IP及安全设备上访问企业数据。支持管理企业内所有安全设备，精准落实到员工个人，管理员可以动态添加、禁用、解绑员工的安全设备 了解详情 专属安全围栏 强力、精确的企业内安全设备管控策略，通过IP地址和设备标识，强力
B），然后A拨打X号码呼叫B。 绑定关系数量 AX模式下一个X同时只能绑定一个A号码。但1个A号码可以同时绑定5个X号码。 绑定时间 不支持设置绑定时间，由企业调用API或在控制台解除绑定关系。 适用场景 咨询行业、快递服务等。 X模式 呼叫体验 用户A拨打X号码，隐私保护通话平
迁移任务组支持智能拆分为多个迁移任务，并以组的方式管理。 灵活选择迁移对象和记录 灵活选择迁移对象和记录 支持迁移指定文件/文件夹，按对象列表或特定时间/前缀迁移数据。 全流程记录迁移对象，分类报告迁移结果（成功/失败/忽略），并支持重传失败对象。 多种应用场景，满足用户业务需求 多种应用场景，满足用户业务需求
自定义代码检查规则集。新规则集定义完成后，将代码检查任务的规则集修改为新规则集即可。 支持区域：全部 配置代码检查规则集 自定义代码检查规则集 删除自定义检查规则集 任务设置 代码检查提供了任务设置功能，包括： 修改任务名称、切换默认分支、删除任务。 对任务进行设置，包括检查规则
源欠费而导致的数据安全风险。 计费周期 包年/包月DBSS资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买了一个时
一键预约直播，并将发送到同事或群组邀请相关方观看 一键预约直播，并将发送到同事或群组邀请相关方观看 录播&回看 一键录播，打破时间和空间限制，支持随时随地下载回看 一键录播，打破时间和空间限制，支持随时随地下载回看 弹幕互动 观众可与主播进行弹幕互动，活跃直播气氛，增强交流互动 观众可与主播进行弹幕互动，活跃直播气氛，增强交流互动
私有依赖库支持与本地开发环境对接，可以使用私有依赖库中的私有组件。配置本地开发环境对接私有依赖库时，可以获取依赖库地址。 发布区域：全部 新建私有依赖库 管理私有依赖库 私有依赖库使用配置 获取私有依赖库地址 上传私有组件至私有依赖库 进入私有依赖库，可以上传多种私有组件到对应的目标仓库中。 发布区域：全部
the Air）的方式，对终端设备远程进行软件、固件的升级 ● 文件上传 支持设备上传文件至平台，如图片、音频、视频 ● 设备联动规则 支持基于时间、数据阀值、自定义属性等条件灵活设定设备联动规则 数据流转 通过规则引擎数据转发功能，设备数据可无缝路由(透传)到DIS、OBS、Roma
（北京时间）停售通知 公告 [免费体验] 全程指导，性能压测、变量调试技能轻松get! [解决方案] 快速诊断、定位电商应用性能瓶颈，支持性能调优 [联合使用] 与APM联动，实时或离线监控 [服务公告] 性能测试服务部分商品于2024年4月15日00:00:00（北京时间）停售通知
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Identity Center管理员可以根据组织的结构，选择不同成员帐号为其分配可访问的身份（用户或用户组）以及具体的访问权限，且该权限可以随时修改和删除。 IAM 身份中心（IAM Identity Center ）可以统一配置用户或用户组对整个组织内的任意帐号的访问权限。IAM Identity
索，快速发现有价值数据 多种算法内置：基于已有时间序列算法，对产品缺陷进行预测，挖掘须重点关注质量的产品 专业数据仓库：专业数仓支持设计应用多维分析，快速响应 智能设备维护 智能设备维护 预测性维护，根据系统过去和现在的状态，采用时间序列预测、神经网络预测和回归分析等预测推理方法
任务理解和模型选择推荐能力，可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能 时间序列预测 利用过去数据预测未来趋势；可基于时间维度进行自动任务理解和辅助特征工程，来提升时间序列类任务的精度 异常检测 用于预测数据集中的异常数据点；可通过学习正常数据的特征分布规律来
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