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NEW QUESTION: 1
A recent data breach has revealed that compromised files contained employee photos, names, and addresses. This information is sensitive because it is considered to be:
A. proof of employee corporate affiliation.
B. a violation of information access policies.
C. a detriment to employer/employee relations.
D. personally identifiable information.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
You need to recommend which type of clustered file server and which type of file share
must be used in the Hyper-V cluster that hosts App2.
The solution must meet the technical requirements and the security requirements.
What should you recommend?
A. A file server that uses an SMB share
B. A file server that uses an NFS share
C. A scale-out file server that uses an SMB share
D. A scale-out file server that uses an NFS share
Answer: C
Explanation:

t4 q9-1

t4 q9-2 Reference: http://technet.microsoft.com/en-us/library/hh831349.aspx

NEW QUESTION: 3
ストレージ管理者は、セカンダリホストにロードされたアプリケーションの新しいバージョンをテストする必要があります。管理者は、Dell EMC UnityからプライマリホストにプロビジョニングされたLUNに含まれる既存のデータを使用する必要があります。
どのソリューションが要件を満たし、スペース効率を提供しますか？
A. LUNの同期レプリケーションセッションを作成するセカンダリホストのレプリカLUNへのアクセスを構成するセカンダリホストを接続する
B. LUNのスナップショットを作成しますDell EMC Unity XTAへのセカンダリホスト接続の構成セカンダリホストへのスナップショットの接続
C. LUNのスナップショットを作成するセカンダリホストのLUNアクセスを構成するスナップショットをセカンダリホストに接続する
D. LUNの非同期レプリケーションセッションを作成するセカンダリホストのレプリカLUNへのアクセスを構成するセカンダリホストを接続する
Answer: A

NEW QUESTION: 4
CSVファイルからテキストを前処理する予定です。 Azure Machine Learning Studioのデフォルトのストップワードリストをロードします。
次の要件を満たすように、テキストの前処理モジュールを構成する必要があります。
*単一の標準形式から複数の関連する単語を確認します。
*テキストからパイプ文字を削除します。
*情報検索を最適化するために単語を削除します。
どの3つのオプションを選択する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Remove stop words
Remove words to optimize information retrieval.
Remove stop words: Select this option if you want to apply a predefined stopword list to the text column. Stop word removal is performed before any other processes.
Box 2: Lemmatization
Ensure that multiple related words from a single canonical form.
Lemmatization converts multiple related words to a single canonical form Box 3: Remove special characters Remove special characters: Use this option to replace any non-alphanumeric special characters with the pipe | character.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/preprocess-text