Questões de Concurso Público CGU 2022 para Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação

Considere as sentenças a seguir. A = “Eu gostei do livro, apesar do livro ser longo”; B = “Esse livro é muito legal”; C = “Eu não gostei do livro, não gosto muito desse autor”. Vamos considerar a seguinte classificação sobre o sentido das sentenças acima: A – positiva; B – positiva; C – negativa. Para calcular as probabilidades de uma sentença ser positiva e de uma determinada palavra aparecer na sentença, dado que a sentença é positiva, em Aprendizado de Máquinas, pode-se usar o Naive Bayes. Com a utilização dessa técnica, e com base nos dados das três sentenças acima, os valores das estimativas de máxima verossimilhança de P(positiva) e P(livro|positiva) são, respectivamente:

Como parte de um esforço para melhorar a produtividade, uma empresa vem medindo o tempo gasto em cada tarefa do seu principal processo produtivo. Uma das tarefas, que envolve carregar material em uma máquina, ocorre uma vez por dia e teve os seguintes tempos medidos na semana anterior, em minutos:
Seg      Ter       Qua     Qui       Sex 80        76         85       68          56
Considerando um modelo de regressão linear ajustado para perda mínima, usando as medições da semana anterior, o valor residual com relação ao modelo, para o tempo de 70 minutos medido na quinta-feira da semana atual é, em minutos:

Durante a elaboração de um sistema de busca de informações biomédicas, foi construído um modelo de linguagem vetorial não contextual para estimar relações de similaridade semântica necessárias para comparação entre queries e documentos. Entretanto, verificou-se nos testes iniciais que o desempenho do modelo ficou insatisfatório, devido a muitos termos técnicos presentes nos documentos testados, que não haviam sido incorporados ao modelo. Para aliviar esse problema, uma tarefa de processamento do texto e seu estágio correspondente no processamento de linguagem natural que poderiam ser aplicados na construção do modelo são, respectivamente:

Sistemas de Controle de Versão (SCV), tais como o Mercurial, o GIT e o SVN, são ferramentas indispensáveis para apoiar as melhores práticas de desenvolvimento de sistemas. Os SCVs atualmente disponíveis possuem grande flexibilidade para se adaptar ao fluxo de trabalho de um time e suas práticas de desenvolvimento. No GIT, essa customização do fluxo de trabalho para um time ou projeto é comum, e muitos desses fluxos de trabalho utilizam uma abordagem conhecida como ramificação de recurso (Feature Branch). Uma possível limitação dessa abordagem seria o(a):

Considere um cenário típico de exposição de dados sensíveis: uma organização acredita estar segura ao utilizar a criptografia automática do seu banco de dados para encriptar dados financeiros sigilosos dos seus usuários, mas esquece que permite que esses dados sejam automaticamente decriptados nas operações de consulta. Um time de desenvolvedores sem experiência em desenvolvimento seguro trabalha em uma aplicação que acessa essa base de dados. Ao longo do desenvolvimento da aplicação, um tipo comum de vulnerabilidade é inserido em muitas das consultas realizadas, como no seguinte trecho:
String consultaHTTP = "SELECT \* FROM extratos WHERE id_cliente='" + request.getParameter("id") + "'";

Para mitigar o impacto dos riscos criados por esse tipo de vulnerabilidade, é possível utilizar: