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Azure RTOS 和 MXCHIP IoT DevKit
Azure RTOS 和 MXCHIP IoT DevKit 作者：Sean D. Liming 和 John R. Malin Annabooks – www.annabooks.com 2023 年 5 月 有许多 Azure RTOS 在线指南可帮助您开始使用不同的平台。MXCHIP IoT DevKit 是首批演示如何连接到 Azure IoT Central 的平台之一。如果您按照快速入门在线文档操作，您将能够从命令行构建示例应用程序并运行它。如果您想使用示例应用程序作为项目的基础，那么能够使用调试器逐步执行代码将非常重要。在本文中，我们将介绍示例，但设置开发环境以使用 Visual Studio Code。MXCHIP 生产的 ARM Core + Wi-Fi 模块体积小，适合资源受限的应用程序。MXCHIP IoT DevKit 是一个演示云连接的示例平台。主板文档很简略，有点令人困惑。板上的实际目标 ARM 核心来自 ST Microelectronics：STM32F412 - Arm® Cortex®-M4，内置于 MXCHIP 模块中，但文档中提到 STM32F103CBT6 - Arm® Cortex®-M3，用于 STLINK 片上调试器。请注意，此演示平台中存在一些类似这样的小差异。
AI-900 考试名称：Microsoft Azure AI Fundamentals ...
A. 数据集中的出租车行程次数 B. 个人出租车行程的行程距离 C. 个人出租车行程的票价 D. 个人出租车行程的行程 ID 答案：B 说明：标签是您要预测的列。已识别的特征是您提供给模型以预测标签的输入。示例：提供的数据集包含以下列： vendor_id：出租车供应商的 ID 是一个特征。rate_code：出租车行程的费率类型是一个特征。passage_count：行程中的乘客人数是一个特征。trip_time_in_secs：行程所用的时间。您想在行程完成之前预测行程的票价。那时，您不知道行程需要多长时间。因此，行程时间不是特征，您将从模型中排除此列。trip_distance：行程距离是一个特征。payment_type：付款方式（现金或信用卡）是一个特征。fare_amount：支付的出租车总费用是标签。参考：https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices 问题 2 您使用自动化机器学习用户界面 (UI) 构建机器学习模型。您需要确保模型符合 Microsoft 负责任 AI 透明度原则。你应该怎么做？
Azure Active Directory中的有条件访问
有条件的访问过程：首先是来自用户，设备，位置，应用程序，数据标签和风险分析的实时信号。然后，根据汇总信号执行决策。共同的决策基于信号，包括块，限制，允许访问或需要其他步骤（例如多因素身份验证或密码重置）。最后，一旦有条件访问确定了适当的操作，就可以在应用程序和数据上执行决策。
AI-900：Microsoft Azure AI 基础知识示例问题
这些示例问题旨在概述您在本次考试中可能遇到的问题的风格、措辞和难度。这些问题与您在考试中看到的问题不同，本文档也不说明考试的长度或复杂性（例如，您可能会看到其他问题类型、多个案例研究以及可能的实验室）。这些问题仅作为示例，旨在让您了解考试的内容并帮助您确定是否需要额外的准备。
SAS® Viya® 对 Azure 的总体经济影响™
• 更好的分析带来业务增长和扩展机会。受访者认为，SAS Viya on Azure 支持的分析活动在他们以前的环境中是不可能实现的。这些新功能开辟了新的见解，有助于新产品、新收入来源以及整体收入和业务增长。受访者根据他们的分析见解瞄准了新的客户群。银行业的受访者增加了他们向客户提供的信用额度，吸引了更多客户。他们确定了风险较低的客户，做出了更好的业务决策，从而降低了违约率。一些受访者指出，他们的制造公司由于 SAS Viya on Azure 的分析而改善了保修索赔的欺诈管理，每年为他们节省了高达 320 万美元。
AI-900：Microsoft Azure AI 基础知识示例问题
这些示例问题旨在概述您在本次考试中可能遇到的问题的风格、措辞和难度。这些问题与您在考试中看到的问题不同，本文档也不说明考试的长度或复杂性（例如，您可能会看到其他问题类型、多个案例研究以及可能的实验室）。这些问题仅作为示例，旨在让您了解考试的内容并帮助您确定是否需要额外的准备。
Azure：云计算服务白皮书
©2022 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
Microsoft Azure AI 基础知识 AI-900T00-A - IT-IQ
课程名称 Microsoft Azure AI 基础知识 课程代码 AI-900T00-A 课程时长 1 天 课程结构 讲师指导课程概述 本课程介绍与人工智能 (AI) 相关的基本概念，以及可用于创建 AI 解决方案的 Microsoft Azure 服务。本课程并非旨在教导学生成为专业的数据科学家或软件开发人员，而是培养对常见 AI 工作负载的认识以及识别支持它们的 Azure 服务的能力。本课程旨在提供混合学习体验，将讲师指导的培训与 Microsoft Learn 平台 (https://azure.com/learn) 上的在线材料相结合。课程中的动手练习基于学习主题，鼓励学生使用 Learn 上的内容作为参考资料来巩固他们在课堂上学到的知识并更深入地探索主题。 受众概况
考试参考 AI-900 Microsoft Azure AI 基础知识
教育是促进世界公平和变革的强大力量。它有可能提供改善生活和实现经济流动性的机会。当我们与作者合作为每种产品和服务创作内容时，我们承认我们有责任展示包容性并吸收多样化的学术知识，以便每个人都能通过学习发挥自己的潜力。作为全球领先的学习公司，我们有责任推动变革并实现我们的目标，帮助更多人为自己创造更好的生活并创造一个更美好的世界。
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。