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NEW QUESTION: 1
You are a benefits consultant implementing for a company that offers a life Insurance plan for employees with only one option -Employee Plus Family. The rate for this option is dependent on various factor5 like age/smoking status/gender:

A female employee in the under 40 age group, who is a smoker, wants to purchase $100,000 of life insurance.
The plan would be 2.1 (100,000 * 0.21/1000), considering 5100,000 is the coverage she opts for. The calculation is -> {Coverage* [{Rate applied as per gender/smoking status/ aqe)/1000l).
How can you configure a rate for the company's plan?
A. Configure an eligibility profile with age-derived factors. Attach it to the plan. Then create a standard fate with the calculation method as Multiple of Coverage.
B. Configure a primary rate with the calculation method as Multiple of Coverage.
C. Configure a fast formula calling this table. Configure a secondary standard rate with the calculation method as Formula. Then create another standard rate with type and the calculation method aS Multiple of Parent.
D. Configure a secondary rate with the calculation method as Multiple of Coverage.
Answer: B

NEW QUESTION: 2
You are using a Language Understanding service to handle natural language input from the users of a web-based customer agent.
The users report that the agent frequently responds with the following generic response: "Sorry, I don't understand that." You need to improve the ability of the agent to respond to requests.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order. (Choose three.)

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Add prebuilt domain models as required.
Prebuilt models provide domains, intents, utterances, and entities. You can start your app with a prebuilt model or add a relevant model to your app later.
Note: Language Understanding (LUIS) provides prebuilt domains, which are pre-trained models of intents and entities that work together for domains or common categories of client applications.
The prebuilt domains are trained and ready to add to your LUIS app. The intents and entities of a prebuilt domain are fully customizable once you've added them to your app.
Step 2: Enable active learning
To enable active learning, you must log user queries. This is accomplished by calling the endpoint query with the log=true querystring parameter and value.
Step 3: Train and republish the Language Understanding model
The process of reviewing endpoint utterances for correct predictions is called Active learning. Active learning captures endpoint queries and selects user's endpoint utterances that it is unsure of. You review these utterances to select the intent and mark entities for these real-world utterances. Accept these changes into your example utterances then train and publish. LUIS then identifies utterances more accurately.
Incorrect Answers:
Enable log collection by using Log Analytics
Application authors can choose to enable logging on the utterances that are sent to a published application. This is not done through Log Analytics.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-how-to-review-endpoint-utterances#log-user-queries-to-enable-active-learning
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-prebuilt-model

NEW QUESTION: 3

A. Option B
B. Option C
C. Option D
D. Option A
Answer: D

NEW QUESTION: 4
An administrator needs to install a 2U server into a rack. Which of the following shows how much space, in height, needs to be available for the server to fit in the rack?
A. 1.75 inches (4.45 cm)
B. 2.5 inches (6.35 cm)
C. 4.25 inches (10.8 cm)
D. 3.5 inches (8.89 cm)
Answer: D

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