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NEW QUESTION: 1
IIAの倫理規定によると、次の行動のうち、機密保持の原則に違反するのはどれですか。
A. クライアントが監査役の監督者に直接不満を言うのを避けるために、所見を書き直すことに同意する。
B. 昼食時に数名の従業員に個人税準備サービスを有料で提供します。
C. 友人にマーケティング戦略計画を提供し、彼女は大学の論文を準備するために使用します。
D. 必要な経験を持たずにIT部門のコンサルティングリクエストを受け入れる。
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.
Given the configuration shown in the exhibit, which two statements are true? (Choose two.)
A. It is used to validate administrator login attempts through external servers.
B. It allows the same administrator to lock more than one ADOM at the same time.
C. It allows two or more administrators to make configuration changes at the same time, in the same ADOM.
D. It disables concurrent read-write access to an ADOM.
Answer: B,D
Explanation:
Reference:
https://docs.fortinet.com/document/fortimanager/6.0.4/administration-guide/86456/concurrentadom-access
NEW QUESTION: 3
The Cisco Nexus switch Generic Online Diagnostics policy for a PortLoopback test requires 10 consecutive failures to error disable the port. The customer wants to change it to 5 consecutive failures. Which configuration applies the changes for module 1 only?
A. Option A
B. Option C
C. Option B
D. Option D
Answer: D
Explanation:
Explanation
"mod all" is incorrect. "mod 1test" is incorrect. "publish event" is incorrect.
"mod 1 test" is correct. It is with "policy-default".
NEW QUESTION: 4
You are building a regression model tot estimating the number of calls during an event.
You need to determine whether the feature values achieve the conditions to build a Poisson regression model.
Which two conditions must the feature set contain? I ach correct answer presents part of the solution. NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. The label data can be positive or negative,
B. The label data must be a negative value.
C. The label data must be non discrete.
D. The label data must be a positive value
E. The data must be whole numbers.
Answer: D,E
Explanation:
Poisson regression is intended for use in regression models that are used to predict numeric values, typically counts. Therefore, you should use this module to create your regression model only if the values you are trying to predict fit the following conditions:
The response variable has a Poisson distribution.
Counts cannot be negative. The method will fail outright if you attempt to use it with negative labels.
A Poisson distribution is a discrete distribution; therefore, it is not meaningful to use this method with non-whole numbers.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/poisson-regression
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