Questões de Concurso Público CRO-PB 2023 para Fiscal
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Quanto à ortografia oficial, à correção gramatical e à coerência das substituições propostas para os vocábulos e os trechos destacados do texto, julgue o item.
“com base” (linha 22) por baseado
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Quanto à ortografia oficial, à correção gramatical e à coerência das substituições propostas para os vocábulos e os trechos destacados do texto, julgue o item.
“já fazem parte” (linha 32) por já faz parte
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Quanto à ortografia oficial, à correção gramatical e à coerência das substituições propostas para os vocábulos e os trechos destacados do texto, julgue o item.
“Tornou‑se, portanto, um desafio desenvolver métodos
automatizados com base em inteligência artificial para
o processamento desse big data de imagens e obter
a eficiência da visão humana” (linhas de 21 a 23) por
Para obter a eficiência da visão humana em relação ao
processamento desse big data de imagens, tornou‑se
um desafio desenvolver métodos automatizados
baseados em inteligência artificial
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Quanto à ortografia oficial, à correção gramatical e à coerência das substituições propostas para os vocábulos e os trechos destacados do texto, julgue o item.
“O emprego de imagens nos estudos da superfície
da Terra é chamado de sensoriamento remoto. E,
como já diz o nome, essa tecnologia permite obter
informações, sem a necessidade de contato físico direto
do indivíduo com o objeto de análise” (linhas de 6 a 8)
por A utilização de imagens nos estudos da superfície
da Terra é chamado de sensoriamento remoto, isto é,
essa tecnologia permite obter informações sem que
haja contato físico direto do indivíduo com o objeto
de análise
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Quanto à ortografia oficial, à correção gramatical e à coerência das substituições propostas para os vocábulos e os trechos destacados do texto, julgue o item.
“a aprendizagem de máquina e a aprendizagem
profunda usadas no sensoriamento remoto já
fazem parte do cotidiano de todos nós. E o mais
importante: contribuindo para avanços em diferentes
setores, como, por exemplo, segurança, agricultura
e proteção do meio ambiente” (linhas de 32
a 34) por a aprendizagem de máquina e a
aprendizagem profunda usadas no sensoriamento
remoto já fazem parte do cotidiano de todos nós
e, mais importante, contribuem para avanços em
diferentes setores, como segurança, agricultura e
proteção do meio ambiente