Considerando que os dados precedentes estejam armazenados em uma tabela no H2 Database chamada TABCIDADES, julgue o próximos item.

O comando seguinte excluirá da tabela em apreço a coluna IBGE.

SET @COLUMN = IBGE

DROP COLUMN ON TABCIDADES IN @COLUMN;

Julgue o próximo item, relativo a PostgreSQL e H2 Database.

SELECT 'trf minas gerais'::tsvector @@ 'trf'::tsquery as resultado;

O resultado apresentado após a execução do código precedente, desenvolvido em PostgreSQL 17, será o seguinte.

resultado

-----------

  t

(1 row)

Julgue o próximo item, relativo a PostgreSQL e H2 Database.

WITH RECURSIVE t(n) AS (

          SELECT 1

      UNION

          SELECT n*2 FROM t

)

SELECT n FROM t LIMIT 5;

A execução do código precedente, desenvolvido em PostgreSQL 17, apresentará o seguinte resultado.

     n

    ----

1

2

4

8

16

(5 rows)

Acerca de Hibernate Envers e Flyway, julgue o item a seguir. 

O módulo Envers é um modelo do Hibernate cujo objetivo é fornecer uma solução de auditoria para classes de entidades.  

Acerca de Hibernate Envers e Flyway, julgue o item a seguir. 

A Flyway é utilizada para configurar a conexão de bancos de dados relacionais com ambientes de desenvolvimento orientados a objetos (OO) por meio de DTO (data transfer object), permitindo, assim, a simplificação da implementação de mapeamentos entre o SGBD e o paradigma OO.

Com base na Resolução CNJ n.º 396/2021, que institui a Estratégia Nacional de Segurança Cibernética do Poder Judiciário (ENSEC-PJ), bem como na Portaria CNJ n.º 162/2021, que aprova protocolos e manuais criados pela referida Resolução, julgue o item seguinte.

As ações previstas pela ENSEC-PJ são de natureza recomendatória, não sendo obrigatória a sua implementação pelos órgãos do Poder Judiciário, com exceção do STF. 

Com base na Resolução CNJ n.º 396/2021, que institui a Estratégia Nacional de Segurança Cibernética do Poder Judiciário (ENSEC-PJ), bem como na Portaria CNJ n.º 162/2021, que aprova protocolos e manuais criados pela referida Resolução, julgue o item seguinte.

A Resolução CNJ n.º 396/2021 também é aplicável às soluções tecnológicas que não tratem de processo judicial eletrônico, desde que sirvam ao Poder Judiciário. 

Conforme a Portaria CNJ n.º 253/2020, que institui os critérios e as diretrizes técnicas para o processo de desenvolvimento de módulos e serviços na PDPJ-Br, e a Portaria CNJ n.º 131/2021, que institui o grupo revisor de código-fonte das soluções da PDPJ-Br, julgue o item a seguir.

Os serviços e aplicações integrados à PDPJ-Br devem ser classificados em quatro categorias: serviços estruturantes; serviços negociais; serviços de integração com sistemas externos; e soluções e aplicações da comunidade externa ao Judiciário.

De acordo com a Portaria CNJ n.º 252/2020, que dispõe sobre o modelo de governança e gestão da PDPJ-Br, julgue o item que se segue.

As soluções integradas à PDPJ-Br devem possuir propriedade intelectual das aplicações a serem integradas e autonomia para modificá-las, adaptá-las e criar derivações.

Com base na Resolução CNJ n.º 522/2023, que criou o Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), julgue o item a seguir.

Os sistemas utilizados em atividades judiciais e administrativas dos órgãos integrantes do Poder Judiciário devem aderir aos requisitos do MoReq-Jus para assegurar a confidencialidade, a integridade, a disponibilidade, a autenticidade, o não repúdio, a conformidade e a preservação de processos e documentos do Poder Judiciário. 

Com base na Resolução CNJ n.º 522/2023, que criou o Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), julgue o item a seguir.

Os sistemas em desuso podem ser substituídos por sistemas menos aderentes ao MoReq-Jus, desde que garantam o armazenamento em repositório arquivístico digital confiável.

Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.

As redes neurais convolucionais são uma classe de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais, como texto ou áudio, utilizando camadas convolucionais que aplicam filtros para prever, diretamente, a saída final, isto é, sem extrair características intermediárias.

Acerca de redes neurais, julgue o item subsecutivo.

As redes neurais feedforward processam dados de entrada até a saída em uma única direção, passando por camadas ocultas, sem ciclos, e são amplamente aplicadas em tarefas supervisionadas, como classificação e regressão.

Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.

No processo de inferência, o LLaMA utiliza decodificação paralela em vez de decodificação sequencial, gerando todos os tokens simultaneamente, sem depender do contexto anterior, o que elimina a necessidade de otimizações como layer-wise quantization.

Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.

O RAG (retrieval-augmented generation) reduz a necessidade de contextualizar prompts, pois o LLM, sozinho, consegue acessar, dinamicamente, informações externas sem qualquer integração prévia com sistemas de recuperação.

No que se refere à ciência de dados, julgue o item seguinte.

No processamento de linguagem natural, para transformar texto bruto em um formato mais estruturado e padronizado, utilizam-se técnicas como a remoção de pontuação, a normalização dos dados, a tokenização e a eliminação de stop words. 

No que se refere à ciência de dados, julgue o item seguinte.

No treinamento de modelos generativos em deep learning, o modelo remove, gradualmente, ruído dos dados reais; em seguida, o modelo aprende a reverter esse processo, adicionando ruído aos ponchos para gerar dados semelhantes aos originais.  

No que se refere à ciência de dados, julgue o item seguinte.

Em big data, representações visuais, como gráficos e dashboards, permitem que padrões sejam rapidamente identificados.

No que se refere à ciência de dados, julgue o item seguinte.

Em aprendizado supervisionado, o algoritmo random forest utiliza múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão das previsões e reduzir o risco de overfitting.

A respeito de data mart e data mining, julgue o item a seguir. 

Um data mart de vendas oferece dados específicos, como metas, desempenho por região, histórico de clientes e sazonalidade de produtos, informações cruciais para que a equipe de vendas faça análises detalhadas e rápidas, comparando o desempenho entre regiões e ajustando estratégias com base em históricos e tendências específicas.