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Nein, Mylady, ich fürchte, nein.
NEW QUESTION: 1
Which function would be used to determine the number of elements in an existing array?
A. n ()
B. count ()
C. sum ()
D. dim ()
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Which of the following statements are true regarding protocol support on the DS3500 and DSC3700 storage systems?
A. iSCSI is available on both DS3500 and DSC3700
B. SAS and iSCSI are available only on the DSC3700
C. SAS is the base protocol on both the DS3500 and DCS3700
D. FC is the base protocol on the DCS3700
Answer: C
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. 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.
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. 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.
Answer: D
Explanation:
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/video-analytics-in-the-cloud-and-at-the-edge- with-aws-deeplens-and-kinesis-video-streams/