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質問 # 177
あなたはテキスト処理ソリューションを開発しています。
以下に示す関数があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 178
レシート画像の抽出ソリューションを開発する必要があります。ソリューションは、ドキュメント処理要件と技術要件を満たしている必要があります。
分析のためにレシート画像をFromRecognizerAPIにアップロードすると、APIは次のJSONを返します。
Consultant-Bookkeeperグループのメンバーによる抽出された情報の手動レビューをトリガーするには、どの式を使用する必要がありますか？
- A. documentResults.docType == "prebuilt：receipt"
- B. documentResults.fields.ReceiptType.confidence> 0.7
- C. documentResults.fields。"。confidence<0.7
- D. documentResults.fields.MerchantName.confidence <0.7
正解：D
解説：
Explanation
Need to specify the field name, and then use < 0.7 to handle trigger if confidence score is less than 70%.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/applied-ai-services/form-recognizer/api-v2-0/reference-sdk-api-v2-0
質問 # 179
あなたはテキスト処理ソリューションを開発しています。
以下に示す機能があります。
2 番目の引数には、関数を呼び出して次の文字列を指定します。
私たちのパリツアーにはエッフェル塔への訪問が含まれていました。
次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 180
あなたは外出先での買い物プロジェクトを開発しています。
チャットボット用のアダプティブカードを作成する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Box 1: name.en
Box 2: "$when": "${stockLevel != 'OK'}"
Product displays must include images and warnings when stock levels are low or out of stock.
Box 3:image.altText.en
質問 # 181
iOSアプリで使用されるモデルを構築しています。
あなたは猫と犬の画像を持っています。各画像には猫または犬が含まれています。
カスタムビジョンサービスを使用して、画像が猫か犬かを検出する必要があります。
カスタムビジョンポータルでプロジェクトをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://cran.r-project.org/web/packages/AzureVision/vignettes/customvision.html
質問 # 182
タスク追跡をサポートするチャットボットを構築することを計画しています。
lu1という名前の言語理解サービスを作成します。
チャットボットに統合するには、言語理解モデルを構築する必要があります。ソリューションは、モデルを構築するための開発時間を最小限に抑える必要があります。
順番に実行する必要がある4つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。（4つ選択してください。）
正解：
解説：
Explanation
1. Add a new application
2. Add a prebuilt domain intent ToDo (it has already utterances so we can skip this step)
3. Train
4. Publish
質問 # 183
ComputerVisionAPIの呼び出しから取得した結果を検証するためのテストメソッドを開発します。この呼び出しは、画像内の会社のロゴの存在を分析するために使用されます。呼び出しは、brandsという名前のブランドのコレクションを返します。
次のコードセグメントがあります。
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[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：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Box 1: Yes
Box 2: Yes
Box 3: No
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-detecting-faces
質問 # 184
Microsoft Bot Framework SDK を使用してボットを構築します。
ボットをローカル コンピューターで対話的にテストする必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか? 答えるには、アクションのリストから適切なアクションを回答エリアに移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢の順序が 1 つ以上正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 185
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
質問 # 186
あなたは、受信メールを処理し、フランス語または英語のサポート チームにメール メッセージを送信するアプリを構築しています。
どの Azure Cognitive Services API を使用する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 187
プログラムでAzureCognitiveServicesリソースを作成するには、次のC＃メソッドがあります。
メソッドを呼び出して、米国西部のAzureリージョンに無料のAzureリソースを作成する必要があります。このリソースは、画像のキャプションを自動的に生成するために使用されます。
どのコードを使用する必要がありますか？
- A. create_resource（client、 "res1"、 "ComputerVision"、 "F0"、 "westus"）
- B. create_resource（client、 "res1"、 "CustomVision.Prediction"、 "S0"、 "westus"）
- C. create_resource（client、 "res1"、 "ComputerVision"、 "S0"、 "westus"）
- D. create_resource（client、 "res1"、 "CustomVision.Prediction"、 "F0"、 "westus"）
正解：A
解説：
https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/computer-vision/
質問 # 188
アプリケーションのテキスト分析出力を調べています。
分析されたテキストは次のとおりです。「先週のシアトルへの旅行中に、ツアーガイドがスペースニードルを取り上げました。」応答には、次の表に示すデータが含まれています。
テキストの分析に使用されるTextAnalyticsAPIはどれですか？
- A. エンティティリンキング
- B. 固有表現抽出
- C. キーフレーズの抽出
- D. 感情分析
正解：B
質問 # 189
チャットボットの音声機能を有効にする必要があります。
実行する必要がある3つのアクションはどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. 言語理解サービスを作成します。
- B. Cortanaチャネルを登録します。
- C. スピーチサービスを作成します。
- D. ダイレクトライン音声チャネルを登録します。
- E. チャットボットアプリのWebSocketを有効にします。
- F. チャットボットアプリのCORSを有効にします。
正解：C、D、E
解説：
You can use the Speech service to voice-enable a chat bot.
The Direct Line Speech channel uses the text-to-speech service, which has neural and standard voices.
You'll need to make a small configuration change so that your bot can communicate with the Direct Line Speech channel using web sockets.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/tutorial-voice-enable-your-bot-speech-
質問 # 190
チケットを購入するための言語理解モデルを構築しています。
PurchaseAndSendTicketsという名前のインテントに対して次の発話があります。
[パリ][来週の月曜日]に[2つの監査ビジネス]チケットを購入し、[[email protected]]にチケットを送信します。エンティティタイプを選択する必要があります。ソリューションでは、可能な限りトレーニングデータを最小限に抑えるために、組み込みのエンティティタイプを使用する必要があります。
各ラベルにどのエンティティタイプを使用する必要がありますか？答えるには、適切なエンティティタイプを正しいラベルにドラッグします。各エンティティタイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, application Description automatically generated
Box 1: GeographyV2
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.
Box 2: Email
Email prebuilt entity for a LUIS app: Email extraction includes the entire email address from an utterance.
Because this entity is already trained, you do not need to add example utterances containing email to the application intents.
Box 3: Machine learned
The machine-learning entity is the preferred entity for building LUIS applications.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-reference-prebuilt-geographyv2
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-reference-prebuilt-email
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/reference-entity-machine-learned-entity
質問 # 191
トランザクションワークロードのどのプロパティが、各トランザクションが完全に成功するか完全に終了する単一のユニットとして扱われることを保証しますか？
- A. 分離
- B. 原子性
- C. 一貫性
- D. 耐久性
正解：B
質問 # 192
データ視覚化の2つの用途を食べたのは何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. 時間の経過に伴う傾向とパターンを表します。
- B. データの重要性を伝えます。
- C. レポート全体にビジネスロジックを適用します。
- D. 機械学習を実装して将来の価値を予測します。
正解：A、B
質問 # 193
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