Questões de Concurso Para cge-sc

Entre os objetivos do programa está fomentar a cultura de controle interno da administração, na busca contínua por sua conformidade, assim como a inovação e a adoção de boas práticas de gestão pública.

Deve ser concebido e implementado de acordo com o perfil geral dos órgãos e entidades públicas estaduais, de modo que as medidas de proteção nele estabelecidas são implantadas de acordo com o risco generalizado que elas apresentam.

Seu estabelecimento expressa o comprometimento do Estado de Santa Catarina com o combate à corrupção em todas as formas e contextos, bem como com a integridade, a transparência pública e o controle social.

Representa o documento oficial do órgão ou entidade que contempla os principais riscos de integridade da organização, as medidas e preceitos de tratamento dos riscos identificados e a forma de implementação em monitoramento do programa.

Deve ser divulgado, após apresentado e aprovado pelo órgão ou entidade, em página eletrônica interna, sendo permitido o registro de comentários e sugestões, que podem ser utilizados para posterior monitoramento e aprimoramento do Plano.

Os algoritmos de extração de características Bag of Words (BoW) e TF-IDF são diferentes entre si porque o primeiro conta a quantidade de vezes que uma palavra aparece num texto e o segundo normaliza essa informação utilizando a quantidade de vezes que a palavra aparece no corpus de texto.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec depende do princípio da distribuição, em que as palavras que geralmente têm as mesmas palavras vizinhas tendem a ser semanticamente semelhantes e as colocam num vetor de tamanhos fixos que representam semanticamente as palavras vizinhas.

O algoritmo de word embeddings Glove combina estatísticas locais com estatísticas globais fazendo a análise de uma matriz de co-ocorrência palavra-palavra, de forma que se conta a frequência que essa palavra aparece relacionada com algum “contexto” em um grande corpus.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec possui duas arquiteturas de construção. A primeira é a CBOW, em que se treina uma rede neural com a tarefa de prever uma palavra dado o contexto e a outra é a Skip-Gram, em que a tarefa da rede neural será dada uma palavra, prever o contexto.

Na matriz de co-ocorrência do algoritmo de word embeddings Glove, ao correlacionar uma palavra p1 com um contexto c1, se a palavra p1 possui correlação alta com c1, o valor será mais alto do que o contrário; essa correlação poderá ser utilizada para calcular correlações entre quaisquer palavras do corpus de texto e esse contexto.

a redução das dependências e das complexidades dos ambientes.

a maior dependência de outros componentes de nuvem.

o aumento da reversibilidade.

o bloqueio do acesso não autorizado aos sistemas.

a redução de custo como foco principal.