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Nun wurde sie zum unbedingten Gehorsam gegen Bruder Cornelius C-CPE-2409 Online Prüfungen ermahnt: sie müsse, hieß es, ihre Seele ihm ganz und gar übergeben, den sonst könne es unmöglich etwas werden.

NEW QUESTION: 1
An assignemtn can be routed to: (Choose Tow)
A. Multiple operators
B. An Acces Group
C. A single operator
D. A Workbasket (Missed)
Answer: C,D

NEW QUESTION: 2
新しいMicrosoft 365サブスクリプションを購入します。
Microsoft 365 E3ライセンスが割り当てられた100人のユーザーを作成します。
セキュリティとコンプライアンスの管理センターから、監査を有効にします。
6か月後、マネージャーから次の質問をするメールが送信されます。
質問1：14日前にTeam1というチームを作成したのは誰ですか？
質問2：30日前にUser1のメールボックスにサインインしたのは誰ですか？
質問3：60日前にサイトのサイトコレクション管理者を変更したのは誰ですか？
以下の各ステートメントについて、ステートメントが真である場合は「はい」を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」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

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/office365/securitycompliance/search-the-audit-log-in-security-and-compliance?
https://docs.microsoft.com/en-us/office365/securitycompliance/enable-mailbox-auditing

NEW QUESTION: 3
You have a Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) cube that contains historical data.
In Power BI Desktop, you have the following query for the cube.

The query retrieves 25,499 records.
When you check the data warehouse that is the source of the cube, you discover that there are 26,423 records.
You need to ensure that the query retrieves all 26,423 records.
What should you do?
A. Add an Unpivot Columns step.
B. Change the query to use Live connection mode.
C. From Query Editor, refresh all the data.
D. Delete the Remove Duplicates step.
Answer: D

NEW QUESTION: 4
A Data Scientist uses logistic regression to build a fraud detection model. While the model accuracy is 99%, 90% of the fraud cases are not detected by the model.
What action will definitively help the model detect more than 10% of fraud cases?
A. Using oversampling to balance the dataset
B. Using undersampling to balance the dataset
C. Decreasing the class probability threshold
D. Using regularization to reduce overfitting
Answer: C
Explanation:
Decreasing the class probability threshold makes the model more sensitive and, therefore, marks more cases as the positive class, which is fraud in this case. This will increase the likelihood of fraud detection. However, it comes at the price of lowering precision.