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NEW QUESTION: 1
A customer is using compensation manager hierarchy, and would like the 2-step approval to follow the second manager hierarchy. How will you set this up?
Response:
A. 1st step: EA
2nd step: EAA
B. 1st step: EM
2nd step: EMM
C. 1st step: E
2nd step: EA
D. 1st step: E
2nd step: EM
Answer: C

NEW QUESTION: 2
An engineer is developing a new SRST configuration for a branch router PRI for PSTN access.
The engineer is developing a test plan for SRST using this new H.323 gateway How does the engineer validate that H.323 call routing is working in a failover scenario?
A. Establish a call through the gateway, place it on hold, and retrieve it.
B. Establish a call through the gateway and drop the WAN link to see if the call is preserved.
C. When WAN is down, dial an extension at another site in the network.
D. When the WAN is down, place a review local call and long distance call.
E. When the WAN is down, dial another extension in the office.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
한 조직에서 거래 비용을 줄이고 생산성을 높이기 위해 웹 기반 솔루션을 선택했습니다.
구현하기 전에 IS 감사인은 조직에 다음 사항이 있는지 확인해야 합니다.
A. 전자 데이터 교환 구현.
B. 현재 IT 인프라에 대해 솔루션을 검증했습니다.
C. 취약성 평가를 수행했습니다.
D. 위험 노출 수준 해결
Answer: D

NEW QUESTION: 4
You are running a large logistic regression for 1,000 feature variables by using the LoisticRegression() function in the MicrosoftML package. All of the predictor variables are numeric.
Currently, you specify the input variables separately by using the following formula.
Outcome ~ Feature000 + Feature001 + Feature002 + ... + Feature999
You discover that it takes 20 minutes to estimate each model.
You need to reduce the amount of time required to estimate each model without losing any information in the predictors.
What should you do?
A. Use selectFeatures() to select the features that provide the most information about the outcome variable.
B. Use stepControl() to perform stepwise regression to limit the number of variables that contribute to the model.
C. Use concat() to create a singlearray variable named Features, and then specify a new formula named Outcome ~ Features.
D. Use princomp() on the correlation matrix of Features, and then use only the first 100 principle components to reduce the number of input variables.
Answer: C
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