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NEW QUESTION: 1
購買組織がサプライヤーへのサプライヤーポータルアクセスを提供した後に実行できる2つのアクティビティを特定します。 （2つ選択してください。）
A. 見込みサプライヤーに代わって社内で交渉フローを作成します。
B. 柔軟なルールエンジンを使用して、共同レビュープロセスを通じて登録をルーティングすることにより、見込みサプライヤーを評価します。
C. セルフガイドの登録フローを通じて、見込みサプライヤーに関する情報を収集します。
D. サプライヤーとサプライヤーサイトを統合して、重複するサプライヤーをクリーンアップするか、サプライヤーの買収をサポートします。
E. サプライヤーデータと関連エンティティをインポートします。
Answer: B,C
Explanation:
E：購買組織は、サプライヤ登録の構成フローを使用して製品とサービスを有効にすることにより、登録フローで会社から提供された製品とサービスのカテゴリに関する情報を収集できます。
D：サプライヤー登録プロセスは、企業が購買組織のサプライヤーになるために登録要求を送信するために使用されます。次に、購買組織は共同レビュープロセスを使用して登録要求をレビューし、この会社を新しい供給元と見なすかどうかを決定します。
参照：
https://docs.oracle.com/cd/E56614_01/procurementop_gs/OAPRC/F1007476AN1079E.htm

NEW QUESTION: 2
Which characteristic best describe the difference between Service Oriented Architecture (SOA) and cloud computing?
A. shared computing resources
B. pay per use model
C. leverage IT resources on demand
D. SOA exists within the firewall
Answer: D

NEW QUESTION: 3
Ein Gürtel, der in einer Lieferkettenumgebung arbeitet, muss die Entscheidung treffen, die Lieferanten kritischer Rohstoffe für ein neues Produkt-Upgrade zu wechseln. Der Einkaufsmanager ist abhängig vom Aufwand des Gürtels und verlangt, dass die durchschnittlichen Kosten einer internen kritischen Rohstoffkomponente höchstens 3.600 USD betragen, um das Budget einzuhalten. Anhand einer Stichprobe von 42 Komponenten des ersten Artikels wurde ein Mittelwert des Upgrades des neuen Produkts von 3.200 USD und eine Standardabweichung von 180 USD geschätzt. Basierend auf den bereitgestellten Daten beträgt der Z-Wert für die Daten unter der Annahme einer Normalverteilung?
A. 5.42
B. 2.22
C. 1.11
D. 4.30
Answer: B

NEW QUESTION: 4

A. Option D
B. Option C
C. Option B
D. Option A
Answer: B
Explanation:
Explanation
* Scenario: Predictive Routing:
/ An Azure solution must be used for prediction systems.
/ Predictive analytics must be published as a web service and accessible by using the REST API.
* Microsoft Azure Machine Learning Studio is a collaborative visual development environment that enables you to build, test, and deploy predictive analytics solutions that operate on your data. The Machine Learning service and development environment is cloud-based, provides compute resource and memory flexibility, and eliminates setup and installation concerns because you work through your web browser.
References: https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-what-is-ml-studio/