Questões de Concurso Para controle e gestão

Como o objeto é a solução de tecnologia da informação e comunicação, não será possível a substituição do projeto básico pelo termo de referência.

A modalidade de licitação adequada para a contratação de solução de tecnologia da informação e comunicação – TIC – é o diálogo competitivo.

O edital da Secretaria da Casa Civil do Estado de Santa Catarina deverá exigir que os fornecedores apresentem, em seus quadros, funcionários capacitados ou certificados para o fornecimento da solução, antes da contratação.

A Secretaria da Casa Civil do Estado de Santa Catarina deverá estabelecer no edital o teto máximo remuneratório dos funcionários da empresa contratada.

O esboço de edital da Secretaria da Casa Civil do Estado de Santa Catarina não poderá ser concretizado, visto ser vedada a contratação de mais de uma solução de TIC em único contrato.

Grupo 1: {x1, x3, x5}, Grupo 2: {x2, x4, x6}. Centros: c1= (4,3,4), c2 = (6,5,1).

Grupo 1: {x1, x2}, Grupo 2: {x3, x4}, Grupo 3: {x5, x6}. Centros: c1=(2,3,3), c2 = (8,5,2) , c3 = (5,5,3).

Grupo 1: {x1, x2, x5}, Grupo 2: {x3, x4, x6}. Centros: c1= (2,3,4), c2 = (8,6,2).

Grupo 1: {x1, x2, x3}, Grupo 2: {x4, x5, x6}. Centros: c1= (4,3,3), c2 = (5,5,2).

Grupo 1: {x2, x3, x5}, Grupo 2: {x1, x4, x6}. Centros: c1= (4,4,3), c2 = (5,5,2).

O gradiente descendente é um algoritmo de otimização de redes neurais em que a derivada da função de otimização leva a direção mais baixa do gráfico da função de custo.

A ideia da Regularização é adicionar um termo extra à função de custo. Intuitivamente, o efeito da regularização é fazer com que a rede prefira aprender pesos pequenos, minimizando a função de custo.

O momento acumula pesos anteriores para estabilizar a convergência da rede; o objetivo é ajudar a desviar de mínimos locais e pode acelerar treinamento em regiões muito planas da superfície de erro.

O algoritmo de otimização ADAM guarda, além dos valores dos pesos passados, o decaimento exponencial da média de gradientes passados e possui o mesmo objetivo do momento.

A regularização L1 transforma valores pequenos em zeros e, consequentemente, permite reduzir o número de pesos, enquanto a regularização L2 procura manter todos os pesos pequenos de forma que maximiza a função de custo.

As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 100% da informação.

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois as dimensões são iguais.

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 100% da explicação dos dados.

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 50% da explicação dos dados.

As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 50% da informação.

o escopo do levantamento de processos, incluindo atividades auto normativas.

uma lista de ameaças com a identificação do tipo e da fonte das ameaças.

uma lista de ativos com riscos a serem gerenciados e uma lista dos processos de negócio relacionados aos ativos e suas relevâncias.

uma lista de riscos avaliados, ordenados por prioridade de acordo com os critérios de avaliação de riscos.

a especificação dos critérios básicos, o escopo e os limites do processo de gestão de riscos de segurança da informação e a organização responsável pelo processo.