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NEW QUESTION: 1
When performing a review of the structure of an electronic funds transfer (EFT) system, an IS auditor observes that the technological infrastructure is based on a centralized processing scheme that has been outsourced to a provider in another country. Based on this information, which of the following conclusions should be the main concern of the IS auditor?
A. There could be different auditing norms.
B. The auditing process will be difficult because of the distance.
C. There could be a question regarding the legal jurisdiction.
D. Having a provider abroad will cause excessive costs in future audits.
Answer: C
Explanation:
In the funds transfer process, when the processing scheme is centralized in a different country, there could be legal issues of jurisdiction that might affect the right to perform a review in the other country. The other choices, though possible, are not as relevant as the issue of legal jurisdiction.

NEW QUESTION: 2
which condition prevents the establishment of a DMPVN tunnel between two spokes?
A. the two spokes have different tunnel keepalive settings.
B. IPsec is enabled on the spoke devices
C. HSRP is enabled on the spoke devices
D. the two spokes are behind different PAT devices
Answer: D

NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have a Python script named train.py in a local folder named scripts. The script trains a regression model by using scikit-learn. The script includes code to load a training data file which is also located in the scripts folder.
You must run the script as an Azure ML experiment on a compute cluster named aml-compute.
You need to configure the run to ensure that the environment includes the required packages for model training. You have instantiated a variable named aml-compute that references the target compute cluster.
Solution: Run the following code:

Does the solution meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: A
Explanation:
Explanation
The scikit-learn estimator provides a simple way of launching a scikit-learn training job on a compute target. It is implemented through the SKLearn class, which can be used to support single-node CPU training.
Example:
from azureml.train.sklearn import SKLearn
}
estimator = SKLearn(source_directory=project_folder,
compute_target=compute_target,
entry_script='train_iris.py'
)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-scikit-learn

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