Questões de Concurso Para tribunal de contas e controladoria

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Q2574195 Direito Administrativo
    Um servidor público foi punido disciplinarmente por ter adotado conduta desidiosa, definida em norma como infração disciplinar. Em sua defesa administrativa, ele alegou que a punição era indevida, porque a descrição legal se mostrava excessivamente vaga. Além da punição, a autoridade competente enviou cópia do processo disciplinar ao Ministério Público, por entender presentes indícios de crime.
Em referência a essa situação hipotética, assinale a opção correta, acerca do poder disciplinar. 
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Q2574193 Direito Constitucional
De acordo com a Constituição Federal de 1988, compete ao Sistema Único de Saúde, além de outras atribuições, a 
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Q2574192 Direito Constitucional
    Três aposentados, Cláudio, Lucas e Pedro, prestaram concurso público e foram aprovados para determinado cargo público no estado do Paraná. Cláudio é aposentado de sociedade de economia mista; Lucas, aposentado de empresa pública; e Pedro, servidor público aposentado do estado do Paraná.
Acerca da situação hipotética precedente, assinale a opção correta, com base na Constituição Federal de 1988. 
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Q2574190 Direito Constitucional
Se um estado da Federação publicar uma lei que regule, de forma geral, a proteção e o tratamento de dados pessoais, essa lei será 
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Q2574189 Direito Constitucional
Considere o seguinte dispositivo da Constituição Federal de 1988.

“Art. 3.º Constituem objetivos fundamentais da República Federativa do Brasil:
I - construir uma sociedade livre, justa e solidária; (...)”.

Esse dispositivo é considerado norma constitucional 
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Q2574188 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
No último parágrafo do texto CG1A1, seria maior o grau de formalidade do trecho ‘Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa’, garantidos a correção gramatical e o sentido original do texto, se tal trecho fosse reescrito da seguinte maneira: 
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Q2574187 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
No texto CG1A1, a palavra ‘assertiva’ (segundo período do último parágrafo) está empregada com o mesmo sentido de 
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Q2574186 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
Mantendo-se o sentido e a correção gramatical do sétimo parágrafo do texto CG1A1, o vocábulo “assim” poderia ser substituído por 
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Q2574185 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
A correção gramatical e o sentido do segundo parágrafo do texto CG1A1 seriam mantidos se o verbo “diferenciar” fosse substituído por 
Alternativas
Q2574184 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
No quinto parágrafo do texto CG1A1, a oração “para reconhecer essas notícias” expressa circunstância de 
Alternativas
Q2574183 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
Cada uma das próximas opções apresenta um trecho do texto CG1A1 seguido de uma proposta de reescrita. Assinale a opção em que a proposta de reescrita apresentada preserva o sentido e a correção gramatical do texto, considerando as regras de colocação pronominal. 
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Q2574182 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
A correção gramatical do texto CG1A1 e a coerência de suas ideias seriam preservadas caso o segmento “para detecção de notícias falsas” (primeiro período do primeiro parágrafo) fosse substituído por 
Alternativas
Q2574180 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
Segundo as ideias veiculadas no texto CG1A1, as fake news 
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Q2574179 Português
Texto CG1A1


    Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
    O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
    Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
    “Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
    A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
    A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
    Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
    “Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.


Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações). 
De acordo com o texto CG1A1, o método desenvolvido na UFF 
Alternativas
Q2571762 Banco de Dados
Com relação aos conceitos de dado, informação e conhecimento, avalie as afirmativas a seguir.
I. Os dados são itens elementares, são cadeias de símbolos e não possuem significado. II. São exemplos de conhecimento: tendência de vendas de um produto A em uma região B; relação entre o aumento ou queda do preço de uma ação X, na bolsa de valores, e a variação do câmbio. III. As informações correspondem ao dado processado, com significado e um contexto indefinido.
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q2571755 Programação
Considerando os parâmetros (flags) usados na linha de comando ao executar o framework pytest, aquele utilizado para iniciar o debugger interativo do Python é
Alternativas
Q2571754 Programação
Com relação ao framework pytest, da linguagem de programação Python, avalie as afirmativas a seguir:
I. O comando pytest executa os arquivos no formato test_*.py ou *_test.py no diretório corrente e nos subdiretórios. II. O comando abaixo mostra os 5 testes com maior tempo de duração. >>> pytest -vv --durations=5 III. É possível invocar o framework pytest usando o próprio interpretador do Python por meio do comando abaixo: >>> python -m pytest
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q2571752 Engenharia de Software
Alguns dos primeiros modelos de linguagem de larga escala desenvolvidos tendiam a gerar resultados incorretos com excesso de confiança, caracterizando o que se convencionou chamar de alucinações dos modelos. Uma estratégia de mitigação das alucinações é o uso da técnica de Geração Aumentada por Recuperação, ou Retrieval-Augmented Generation (RAG).
A respeito da RAG, avalie as afirmativas a seguir.
I. Baseia-se na combinação de sistemas de recuperação de informações e de modelos generativos capazes de produzir novos textos. II. Permite aos modelos buscarem informações relevantes em bases de dados mais confiáveis durante o processamento das consultas dos usuários (user queries), viabilizando melhor adequação a contextos e melhor qualidade das respostas. III. Não altera os parâmetros dos modelos generativos, e, portanto, não influencia o treinamento das redes neurais com informações recuperadas de bases de dados externas.
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q2571751 Programação
As arquiteturas de modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models - LLM) surgiram recentemente, revolucionando a área de inteligência artificial nas áreas de processamento e geração de texto.
A arquitetura desses modelos baseia-se, majoritariamente, nas redes neurais do tipo transformers. Relacione as arquiteturas a seguir com suas características principais:
1. BERT 2. GPT 3. T5
( ) Utiliza decoders das redes transformer para prever novos tokens a partir de uma sequência, tornando-se ideal para a geração de textos. ( ) Utiliza encoders das redes transformer para "entender" o contexto de frases, tornando-se ideal para classificação de textos. ( ) Utiliza encoders e decoders das redes transformer, sendo adaptável a situações em que seja necessário gerar novos textos ou processar textos para "entender" o contexto das frases. ( ) Em comparação com as outras arquiteturas, tem menor necessidade de fine-tuning para melhora de performance. 
A relação correta, na ordem apresentada, é
Alternativas
Q2571750 Engenharia de Software
As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANN) constituem um grupo de algoritmos inspirados nas funções dos neurônios no cérebro humano. Diversas arquiteturas de redes neurais são utilizadas para diferentes problemas, conforme suas funcionalidades.
Existe uma arquitetura de rede neural específica, especialmente apropriada ao reconhecimento de padrões de imagens e vídeos, por possuir as seguintes propriedades:
• As informações fluem apenas em uma direção. • As informações são propagadas em diferentes camadas neurais que filtram características (isto é, as features). • As informações são propagadas em diferentes camadas que reduzem sua dimensionalidade.
Das opções a seguir, as redes que mais aderem às propriedades listadas acima são as redes 
Alternativas
Respostas
3561: A
3562: C
3563: E
3564: B
3565: D
3566: C
3567: E
3568: B
3569: A
3570: E
3571: D
3572: C
3573: B
3574: A
3575: C
3576: D
3577: E
3578: D
3579: E
3580: C