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Es enthält zuwenig Öl, und das heißt: sie müssen mit dem Notwendigsten, Apigee-API-Engineer Ausbildungsressourcen mit Brennmaterial, haushalten, müssen mit Wärme sparen, der einzigen wehrhaften Waffe gegen den Frost.
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NEW QUESTION: 1
A project manager joins an ongoing firm fixed price (FFP) project. The project manager discovers that there is no lessons learned repository and that, to date, no retrospective meetings were held. The existing project budget does not cover lessons learned activities and, so far, this has not created any issues.
What should the project manager do?
A. Submit a change request to allocate a part of the budget for lessons learned activities.
B. Proceed with the project plan, and record this risk in the risk register.
C. Complete lessons learned activities using management reserve funds.
D. Conduct the minimum amount of lessons learned activities in the team's spare time.
Answer: A
NEW QUESTION: 2
What is XS?
A. An optional engine to handle excessive data loads
B. A user interface
C. A native, lightweight application server
D. A data cleansing engine
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Which two statements about searchable fields are true? Each correct answer presents a complete solution.
A. Only the fields displayed on the form are searchable.
B. The content of non-searchable fields can be displayed in Advanced Find results.
C. The display name of a searchable field cannot be changed.
D. Any option sets created from a non-searchable global option set are non-searchable by default.
E. The searchable property of multiple fields can be edited at the same time in the Edit Multiple Fields dialog.
Answer: C,E
NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ストリーミングデータを生成するAzure IoT Edgeデバイスがあります。
デバイスでは、Azure Machine Learningモデルを使用してデータの異常を検出する必要があります。異常が検出されたら、デバイスは異常に関する情報をAzure IoT Hubストリームに追加する必要があります。
ソリューション：Azure Stream AnalyticsをIoT Edgeモジュールとしてデプロイします。
これは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B
Explanation:
Explanation
Available in both the cloud and Azure IoT Edge, Azure Stream Analytics offers built-in machine learning based anomaly detection capabilities that can be used to monitor the two most commonly occurring anomalies:
temporary and persistent.
Stream Analytics supports user-defined functions, via REST API, that call out to Azure Machine Learning endpoints.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-machine-learning-anomaly-detection