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Ich ergebe mich, ich ergebe mich!

NEW QUESTION: 1
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A. differences among machines.
B. differences among materials.
C. differences in each of these factors over time.
D. differences among workers.
E. None of the other alternatives apply (all are examples)
Answer: E

NEW QUESTION: 2
プロジェクトチームのメンバーが問題に遭遇し、回避策を特定しましたが、プロジェクトマネージャーに通知しませんでした。2週間後、プロジェクトに影響を与える同様の問題が発生します。
この問題の再発を防ぐことができたのは何ですか?
A. リスクレジスターの更新
B. 組織のプロセス資産を文書化する
C. 責任割り当てマトリックス(RAM)の改訂
D. 根本原因分析の実行
Answer: B

NEW QUESTION: 3
You are building a Language Understanding model for an e-commerce platform. You need to construct an entity to capture billing addresses.
Which entity type should you use for the billing address?
A. machine learned
B. Regex
C. list
D. Pattern.any
E. geographyV2
Answer: B
Explanation:
A regular expression entity extracts an entity based on a regular expression pattern you provide. It ignores case and ignores cultural variant. Regular expression is best for structured text or a predefined sequence of alphanumeric values that are expected in a certain format. For example:

Incorrect Answers:
C: The prebuilt geographyV2 entity detects places. Because this entity is already trained, you do not need to add example utterances containing GeographyV2 to the application intents. GeographyV2 entity is supported in English culture.
The geographical locations have subtypes:

D: Pattern.any is a variable-length placeholder used only in a pattern's template utterance to mark where the entity begins and ends.
E: A list entity represents a fixed, closed set of related words along with their synonyms. You can use list entities to recognize multiple synonyms or variations and extract a normalized output for them. Use the recommend option to see suggestions for new words based on the current list.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-entity-types