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NEW QUESTION: 1
DRAG DROP
You need to prepare the required Hyper-V virtual network components for Customer2.
Which four objects should you create and configure in sequence? To answer, move the appropriate objects from the list of objects to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:
Box 1:

Box 2:

Box 3:

Box 4:

NEW QUESTION: 2
When doing Hypothesis Testing on Non-normal data Belts will use a ________________ to compare more than two sample proportions to each other.
A. Contingency Table
B. Sakami Table
C. Mean-to-Mode Analysis
D. Z score Table
Answer: C

NEW QUESTION: 3
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。シリーズ中央の各質問は、記載された目標を達成できるユニークなソリューションです。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。
そこにある質問に回答すると、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。
会社にはMicrosoft SharePoint Onlineサブスクリプションがあります。
会社はMicrosoft Excel用の新しいアドインを購入します。
すべてのユーザーにアドインを展開する必要があります。
解決策：Microsoft 365管理センターから、アドインを展開します。
これは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B

NEW QUESTION: 4
You are developing an application that uses a recommendation engine on Google Cloud. Your solution
should display new videos to customers based on past views. Your solution needs to generate labels for
the entities in videos that the customer has viewed. Your design must be able to provide very fast filtering
suggestions based on data from other customer preferences on several TB of data. What should you do?
A. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud
SQL, and join and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate
preferences.
B. Build and train a complex classification model with Spark MLlib to generate labels and filter the results.
Deploy the models using Cloud Dataproc. Call the model from your application.
C. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud
Bigtable, and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate preferences.
D. Build and train a classification model with Spark MLlib to generate labels. Build and train a second
classification model with Spark MLlib to filter results to match customer preferences. Deploy the
models using Cloud Dataproc. Call the models from your application.
Answer: C