Questões de Concurso Sobre não definido
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I – Componente Básico da AF
II – Componente Estratégico da AF
III – Componente Especializado
( ) Calcitriol
( ) Metformina
( ) Flucitosina
I. A manutenção corretiva, que visa reparar falhas e defeitos identificados no sistema.
II. A manutenção preventiva, que busca prevenir falhas e defeitos por meio de inspeções periódicas e ajustes nos equipamentos.
III. A manutenção preditiva, que utiliza técnicas de análise e monitoramento do sistema para realizar reparos imediatos sempre que uma falha for detectada.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s):
São exemplos de equipamentos elétricos, exceto:
1. Se as paredes forem pintadas de azul, então será necessário trocar as cortinas.
2. Se as cortinas forem trocadas, então o orçamento será excedido.
3. O orçamento não será excedido.
Com base na argumentação acima, a conclusão lógica que pode ser afirmada é:
"Concorrência: modalidade de licitação para contratação de bens e serviços especiais e de obras e serviços comuns e especiais de ________________."
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O uso de IA para o controle de irrigação em tempo real, com base em dados de sensores IoT de umidade do solo, é inútil quando as condições climáticas não são previstas corretamente, pois a previsão climática é fundamental para o sucesso do sistema de irrigação.
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O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a produtividade das culturas pode ser mais eficaz quando integrado a dados de sensores IoT, mas o modelo precisa ser constantemente retreinado com novos dados, para manter-se preciso.
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A agricultura de precisão, baseada em IA e IoT, permite otimizar o uso de insumos, como fertilizantes e pesticidas, com aplicação de forma localizada, baseada nas condições do solo e das plantas, o que reduz impactos ambientais.
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Tecnologias de Agricultura 5.0, como IA e IoT, podem ser aplicadas sem adaptações ou investimentos significativos em processos agrícolas tradicionais.
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O uso de sistemas autônomos, como tratores e drones, pode melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais, mas esses sistemas exigem grande quantidade de dados e calibração para operação segura.
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A integração de dados provenientes de diferentes sensores e imagens de satélite em plataformas de Internet das coisas (IoT) torna mais difícil a análise de dados em tempo real, devido ao volume excessivo de informações geradas.
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Os sensores IoT usados para monitoramento em tempo real das condições do solo dispensam a calibração regular, tal que requerem menor necessidade de manutenção.
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Para criar um sistema de monitoramento de pragas utilizando IoT, é essencial integrar sensores de imagem de alta resolução e câmeras térmicas. Esses dispositivos podem identificar a presença de pragas no campo e enviar alertas automaticamente para a plataforma de IA.
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A utilização de redes neurais convolucionais (CNNs) para a detecção de doenças em plantas pode ser mais eficaz que a inspeção manual, já que as CNNs conseguem identificar padrões complexos em imagens, porém, sua acurácia depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento.
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A aplicação de inteligência artificial (IA) em sistemas de previsão de colheita é limitada, pois a IA não consegue se antecipar a variáveis externas imprevisíveis, como mudanças abruptas no clima ou na incidência de pragas.
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