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NEW QUESTION: 1
次の文で不足している単語を特定します。
「プロジェクトの指示」プロセスは、[？ ]そして、プロジェクトを開始する要求によってトリガーされます。
A. 「プロジェクトの開始」プロセスが完了しました
B. プロジェクト委員会はプロジェクト戦略に同意しました
C. プロジェクトのマンデートはプロジェクト委員会によって承認されました
D. 企業、プログラム管理、または顧客がプロジェクトを承認した
Answer: A
Explanation:
Explanation
Reference https://www.siliconbeachtraining.co.uk/blog/prince2-directing-project-process-dp

NEW QUESTION: 2
ある会社は、一部のIAMユーザーがGitリポジトリホスティングサービスにプッシュされた設定ファイルにAWSアクセスキーを保存していることを発見しました。
公開されたAWSアクセスキーの使用を防止しながら、どのソリューションが最小量の管理オーバーヘッドを必要としますか？
A. Amazon Inspectorを使用して、キーがオンラインで公開されたことを検出します。キーが公開されたら、Amazon InspectorからAmazon SNSトピックに通知を送信します。 SNSトピックにサブスクライブしたAWS Lambda関数を作成して、キーが属するIAMユーザーを無効にし、使用できないようにキーを削除します。
B. アカウント内のすべてのAWSアクセスキーのリストを作成し、Gitリポジトリホスティングサービスで各キーを検索するアプリケーションを構築します。一致が見つかった場合、関連するアクセスキーを無効にするようにアプリケーションを構成します。次に、アプリケーションをAWS Elastic Beanstalkワーカー環境にデプロイし、1時間ごとにアプリケーションを呼び出す定期的なタスクを定義します。
C. AWS Configルールを作成して、キーがオンラインで公開されたことを検出します。 AWS Configは、SNSトピックに変更通知を送信します。 SNSトピックにサブスクライブされるAWS Lambda関数を設定してAWS Configから送信された通知を確認し、アクセスキーを無効にして使用できないようにします。
D. AWS Trusted Advisorを設定し、Trusted Advisorをイベントソースとして使用するAmazon CloudWatch Eventsルールを作成します。 CloudWatchイベントルールを設定して、ターゲットとしてAWS Lambda関数を呼び出します。 Lambda関数が公開されたアクセスキーを検出した場合、使用できないようにアクセスキーを無効にします。
Answer: D
Explanation:
Explanation
https://github.com/aws/Trusted-Advisor-Tools/tree/master/ExposedAccessKeys/stepbystep

NEW QUESTION: 3
You plan to create a bot that will support five languages. The bot will be used by users located in three different countries. The bot will answer common customer questions. The bot will use Language Understanding (LUIS) to identify which skill to use and to detect the language of the customer.
You need to identify the minimum number of Azure resources that must be created for the planned bot.
How many QnA Maker, LUIS and Language Detection instances should you create? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

QnA Maker: 5
If the user plans to support multiple languages, they need to have a new QnA Maker resource for each language.
LUIS: 5
If you need a multi-language LUIS client application such as a chatbot, you have a few options. If LUIS supports all the languages, you develop a LUIS app for each language. Each LUIS app has a unique app ID, and endpoint log. If you need to provide language understanding for a language LUIS does not support, you can use Microsoft Translator API to translate the utterance into a supported language, submit the utterance to the LUIS endpoint, and receive the resulting scores.
Language detection: 1
The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input for each document and returns language identifiers with a score that indicates the strength of the analysis.
This capability is useful for content stores that collect arbitrary text, where language is unknown. You can parse the results of this analysis to determine which language is used in the input document. The response also returns a score that reflects the confidence of the model. The score value is between 0 and 1.
The Language Detection feature can detect a wide range of languages, variants, dialects, and some regional or cultural languages. The exact list of languages for this feature isn't published.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-language