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Die Menschen winzig klein, die Häuser wie aus einem https://deutschpruefung.examfragen.de/GFACT-pruefung-fragen.html Kinderbaukasten, alles so niedlich und zierlich, Es wäre törichte Feigheit, den Kampf nicht kräftiger fortzuführen, da der endliche Sieg des Wissens GFACT Examengine über den Aberglauben von keinem mit gesundem Sinne begabten Menschen mehr bezweifelt werden kann.

NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit.

If CDP is enabled on all devices and interfaces, which devices will appear in the output of a show cdp neighbors command issued from R2?
A. R3 and S2
B. R1, S1, S2, and R3
C. R1 and R3
D. R1, S1, S2, R3 and S3
E. R2 and R3
Answer: A

NEW QUESTION: 2
DRAG DROP
You have a domain-joined Apache Hadoop cluster in Azure HDInsight named hdicluster. The Linux account for hdicluster is named Inxuser.
Your Active Directory account is named [email protected].
You need to run Hadoop commands from an SSH session.
Which credentials should you use? To answer, drag the appropriate credentials to the correct commands. Each credential may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-hadoop-linux-use-ssh-unix

NEW QUESTION: 3
You need to build a chatbot that meets the following requirements:
Supports chit-chat, knowledge base, and multilingual models
Performs sentiment analysis on user messages
Selects the best language model automatically
What should you integrate into the chatbot?
A. Translator, Speech, and Dispatch
B. QnA Maker, Language Understanding, and Dispatch
C. Language Understanding, Text Analytics, and QnA Maker
D. Text Analytics, Translator, and Dispatch
Answer: C
Explanation:
Language Understanding: An AI service that allows users to interact with your applications, bots, and IoT devices by using natural language.
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that allows you to create a natural conversational layer over your data. It is used to find the most appropriate answer for any input from your custom knowledge base (KB) of information.
Text Analytics: Mine insights in unstructured text using natural language processing (NLP)-no machine learning expertise required. Gain a deeper understanding of customer opinions with sentiment analysis. The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input Incorrect Answers:
A, B, D: Dispatch uses sample utterances for each of your bot's different tasks (LUIS, QnA Maker, or custom), and builds a model that can be used to properly route your user's request to the right task, even across multiple bots.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview