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Sie sind fünf Stunden vor uns; vielleicht treffen Generative-AI-Leader Online Tests wir morgen auf sie, noch ehe sie Seddada erreichen, Ich bin der Lord Kommandant der Königsgarde.
NEW QUESTION: 1
どのプライベートVLANアクセスポートは、プライマリVLANに属し、地域社会や独立ホストポートを含むすべてのインターフェイスと通信できますか。
A. コミュニティポート
B. 分離ポート
C. プロミスキャスポート
D. トランクポート
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Which of the following would a nurse expect to observe in a pediatric client who has a tentative diagnosis of Acute lymphocytic Leukemia:
A. Alopecia and swollen gums
B. Anorexia and Insomnia
C. Anorexia and Petechiae
D. Alopecia and Petechiae
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Machine Learning Specialist는 전 세계 기업의 보안 이벤트를 실시간으로 관리하는 대규모 사이버 보안 회사와 협력하고 있습니다. 사이버 보안 회사는 머신 러닝을 사용하여 데이터가 수집되는 동안 악성 이벤트를 이상 징후로 평가할 수있는 솔루션을 설계하려고 합니다. 이 회사는 또한 나중에 처리하고 분석하기 위해 데이터 레이크에 결과를 저장할 수 있기를 원합니다.
이러한 작업을 수행하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?
A. 데이터를 수집하고 Amazon S3에 저장합니다. 요청시 트리거되는 AWS Glue 작업이 새 데이터를 변환하도록 합니다. 그런 다음 Amazon SageMaker 내에 내장 된 RCF (Random Cut Forest) 모델을 사용하여 데이터의 이상을 감지합니다.
B. 데이터를 수집하고 Amazon S3에 저장합니다. AWS Batch를 AWS Deep Learning AMI와 함께 사용하여 Amazon S3의 데이터에서 TensorFlow를 사용하여 k- 평균 모델을 교육하십시오.
C. Amazon EMR을 사용하여 Apache Spark Streaming으로 데이터를 수집하고 k- 수단과 함께 Spark MLlib를 사용하여 이상 감지를 수행합니다. 그런 다음 복제 계수가 3 인 Amazon EMR을 데이터 레이크로 사용하여 Apache Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)에 결과를 저장합니다.
D. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 데이터를 수집하고 이상 감지를 위해 Amazon Kinesis Data Analytics Random Cut Forest (RCF)를 사용합니다. 그런 다음 Kinesis Data Firehose를 사용하여 결과를 Amazon S3로 스트리밍 합니다.
Answer: D
Explanation:
https://aws.amazon.com/tw/blogs/machine-learning/use-the-built-in-amazon-sagemaker-random- cut-forest-algorithm-for-anomaly-detection/
NEW QUESTION: 4
An administrator is troubleshooting call failures on an H.323 gateway via the CLI. To see signaling for media and call setup, which debug must the Administrator turn on?
A. debug H.323 messages
B. debug H.224 asn1
C. debug H.225 media
D. debug H.246 asn 1
E. debug H.323 asn 1
Answer: B
