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Edward wandte sich an Rosalie, Mir gefällt das auch nicht.
NEW QUESTION: 1
Which Smart Assist features are available for live models? (There are 2 correct answers to this question)
A. Smart Grouping
B. Smart Discovery
C. Smart Insights
D. Time series forecasting
Answer: B,C
NEW QUESTION: 2
Sie haben mehrere Subnetze.
In einem der Subnetze installieren Sie einen Server mit dem Namen Server1, auf dem Windows Server 2016 ausgeführt wird.
Server1 hat die folgenden IPv6-Adressen:
* ff00: e378: 8000 :: 63bf: 3fff: fdd2
* fe80 :: 200: 5aee: feaa: 20a2
* fc00: fdf8: f53b: 82e4 :: 53
* 2000: 1516 :: 6c: 2348
Welche IPv6-Adresse wird verwendet, wenn Server1 mit verschiedenen Hosts kommuniziert? Wählen Sie zum Beantworten die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
Answer:
Explanation:
Explanation
References: https://technet.microsoft.com/pt-pt/library/cc757359(v=ws.10).aspx
NEW QUESTION: 3
사무실 보안 기관은 본사의 주요 위치에 설치된 100 대의 카메라를 사용하여 성공적인 파일럿을 수행했습니다. 카메라의 이미지를 Amazon S3에 업로드하고 Amazon Rekognition을 사용하여 태그를 지정하고 결과를 Amazon ES에 저장했습니다. 이 기관은 현재 전 세계 사무실에서 수천 대의 비디오 카메라를 사용하여 파일럿을 완전한 프로덕션 시스템으로 확장하려고 합니다. 목표는 비 직원이 수행 한 활동을 실시간으로 식별하는 것입니다.
기관은 어떤 솔루션을 고려해야 합니까?
A. AWS DeepLens 카메라를 설치하고 DeepLens_Kinesis_Video 모듈을 사용하여 각 카메라의 비디오를 Amazon Kinesis Video Streams로 스트리밍 합니다. 각 스트림에서 Amazon Rekognition Video를 사용하고 스트림 프로세서를 생성하여 각 스트림의 컬렉션에서 얼굴을 감지하고 비 직원이 감지되면 경고합니다.
B. AWS DeepLens 카메라를 설치하고 DeepLens_Kinesis_Video 모듈을 사용하여 각 카메라의 비디오를 Amazon Kinesis 비디오 스트림으로 스트리밍합니다. 각 스트림에서 AWS Lambda 함수를 실행하여 이미지 조각을 캡처한 다음 Amazon Rekognition Image를 호출하여 알려진 직원 모음에서 얼굴을 감지하고 비 직원이 감지되면 경고합니다.
C. 각 지역 사무소와 카메라마다 프록시 서버를 사용하고 RTSP 피드를 고유 한 Amazon Kinesis 비디오 스트림 비디오 스트림으로 스트리밍합니다. 각 스트림에서 Amazon Rekognition Image를 사용하여 알려진 직원 모음에서 얼굴을 감지하고 비 직원이 감지되면 경고합니다.
D. 각 지역 사무소와 카메라마다 프록시 서버를 사용하고 RTSP 피드를 고유 한 Amazon Kinesis 비디오 스트림 비디오 스트림으로 스트리밍 합니다. 각 스트림에서 Amazon Rekognition Video를 사용하고 알려진 프로세서 모음에서 얼굴을 감지하고 비 직원이 감지되면 경고하는 스트림 프로세서를 생성합니다.
Answer: B