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Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787688
Direito Ambiental
De acordo com a Lei n° 11.445/2007, revisada pela Lei
n° 14.026/2020, uma condição de validade dos contratos
que tenham por objeto a prestação de serviços públicos
de saneamento básico é
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787687
Direito Ambiental
Quais dos seguintes geradores estão isentos da elaboração do Plano de Gerenciamento de Resíduos Sólidos
nos termos da Lei n° 12.305/2010?
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787686
Direito Ambiental
De acordo com a Lei n° 11.445/2007, revisada pela Lei
n° 14.026/2020, o titular dos serviços formulará a respectiva política pública de saneamento básico.
Assinale o item que constitui competência do titular quanto à formulação da política pública.
Assinale o item que constitui competência do titular quanto à formulação da política pública.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787685
Direito Ambiental
Acerca do Plano Nacional de Resíduos Sólidos (Planares),
instituído pela Lei n° 12.305/2010, regulamentada pelo
Decreto Federal n° 11.043/2022, assinale a alternativa
correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787684
Direito Ambiental
De acordo com a Lei n° 11.445/2007, com as alterações
da Lei no
14.026/2020, assinale a alternativa correta
sobre os Planos de Saneamento Básico.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787683
Direito Administrativo
À luz da Lei Complementar n° 1.413/2024 e das boas
práticas regulatórias, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787682
Economia
Sobre o modelo de estrutura-conduta-desempenho
(E-C-D), é correto afirmar que
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787680
Administração Pública
As boas práticas de governança regulatória buscam
aprimorar a qualidade das normas editadas pelas agências reguladoras. Nesse contexto, a Análise de Impacto
Regulatório (AIR) caracteriza-se por
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787679
Economia
As falhas de mercado justificam a intervenção do Estado
por meio da regulação econômica. Considerando as
principais formas de falhas de mercado e os instrumentos regulatórios correspondentes, assinale a alternativa
correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787678
Direito Administrativo
Com base na legislação aplicável e nas boas práticas regulatórias, assinale a alternativa correta quanto aos objetivos
e princípios que regem a atuação da Agência Reguladora
de Serviços Públicos do Estado de São Paulo (ARSESP).
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787677
Direito Administrativo
Segundo o que dispõe a Lei de Introdução às Normas do
Direito Brasileiro, na hipótese de decisões ou opiniões
técnicas prolatadas por um agente público, este
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787669
Matemática
Um artesão tinha à sua disposição um bloco compacto de madeira, com formato cúbico, cujo volume era de
4.096 cm3
. Ele dividiu esse cubo, sem perda de material, em oito cubos iguais. Quatro desses cubos o artesão
desbastou até que ficassem, cada um, com o formato de
um cilindro, cuja base circular tinha diâmetro de medida
igual à aresta do cubo e cuja altura era a mesma altura
do cubo; outros três desses cubos ele desbastou até que
ficassem cada um com o formato de uma pirâmide cuja
base era uma das faces do cubo e cuja altura era igual
à altura do cubo; um desses oito cubos o artesão não
alterou.
Ao realizar esse trabalho de criação dessas oito peças, o volume de madeira que o artesão desbastou correspondia, em relação ao bloco de madeira inicial, a
Adote: π = 3
Ao realizar esse trabalho de criação dessas oito peças, o volume de madeira que o artesão desbastou correspondia, em relação ao bloco de madeira inicial, a
Adote: π = 3
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787668
Estatística
Para realçar um discurso de sucesso, o diretor de uma
empresa quer expor os resultados positivos dos últimos
6 meses por meio de uma análise das medidas de tendência central que são: média, mediana e moda. Os
resultados a serem considerados são os totais de vendas
de cada mês, que são, respectivamente e em milhões de
reais: 23, 16, 17, 20, 8 e 16.
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787666
Matemática Financeira
Curiosamente, a cotação anual de um ativo sofreu reajustes positivos e sucessivos de, respectivamente, 3%,
40%, 3%, 40%, 3%, 40% e 3%.
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787664
Português
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Considere o 3o
parágrafo do texto:
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787663
Português
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Está em conformidade com o que se afirma no texto e
com a norma-padrão de concordância verbal e nominal
a frase:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico |
Q3787661
Direito Digital
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Com base nas informações presentes no texto sobre o
treinamento e o uso da Inteligência Artificial Generativa
(IAG), defende-se que
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787418
Engenharia Civil
Os juros sobre o capital aplicado em equipamentos são
uma parcela do dispêndio total requerido por uma obra
civil que impacta o valor final a ser pago pelo contratante.
No SINAPI, considera-se esse fator como
No SINAPI, considera-se esse fator como
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787417
Engenharia Civil
Na metodologia de composição de orçamentos do
SINAPI, as palavras preço e custo apresentam utilização
em sentidos específicos, diferentes entre si (ainda que
em alguns casos possa haver, nos textos, troca ou confusão ocasional entre eles).
No SINAPI, as palavras (i) preço e (ii) custo são utilizadas, respectivamente, em diferentes contextos, para referir-se
No SINAPI, as palavras (i) preço e (ii) custo são utilizadas, respectivamente, em diferentes contextos, para referir-se
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787416
Gerência de Projetos
Considere a Curvas S das obras de um empreendimento,
cuja execução se estendeu por 18 meses, conforme figura
a seguir, com os valores correspondentes a cada mês na
tabela que vem na sequência:
É correto afirmar que
É correto afirmar que
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