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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: Gás Canalizado |
Q3785876
Engenharia de Petróleo
O transporte de gás natural, assim como atividades correlatas como escoamento, tratamento, processamento,
estocagem subterrânea, acondicionamento, liquefação,
regaseificação e comercialização são regulados pela
Lei no
14.134/2021, também referida como Lei do Gás,
que define a atividade de transporte de gás natural como
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Gás Canalizado |
Q3785875
Legislação Federal
A Lei no
9.478 de 1997, também conhecida como Lei
do Petróleo, é um marco regulatório federal que dispõe
sobre a política energética nacional e a atividade de
exploração de petróleo no Brasil, dentre outras providências. Uma das suas principais decisões foi a criação da
Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). Nesse contexto, considere as afirmações a
seguir com relação às finalidades da ANP:
I. Promover as licitações para a concessão de exploração, desenvolvimento e produção, celebrando os contratos delas decorrentes e fiscalizando a sua execução.
II. Promover medidas para ampliar a concorrência no mercado de gás natural.
III. Articular-se com órgãos reguladores estaduais e ambientais, objetivando distinguir as normas aplicáveis à indústria e aos mercados de gás natural.
Entre as informações apresentadas,
I. Promover as licitações para a concessão de exploração, desenvolvimento e produção, celebrando os contratos delas decorrentes e fiscalizando a sua execução.
II. Promover medidas para ampliar a concorrência no mercado de gás natural.
III. Articular-se com órgãos reguladores estaduais e ambientais, objetivando distinguir as normas aplicáveis à indústria e aos mercados de gás natural.
Entre as informações apresentadas,
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Gás Canalizado |
Q3785873
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: Gás Canalizado |
Q3785871
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: Gás Canalizado |
Q3785870
Direito Econômico
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: Gás Canalizado |
Q3785869
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: Gás Canalizado |
Q3785863
Direito Administrativo
Assinale a alternativa correta a respeito das autarquias
especiais.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Gás Canalizado |
Q3785860
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: Gás Canalizado |
Q3785859
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: Gás Canalizado |
Q3785856
Português
Está em conformidade com a norma-padrão de emprego
e colocação pronominal a frase:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Gás Canalizado |
Q3785854
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: Gás Canalizado |
Q3785853
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)
Assinale a alternativa em que o vocábulo destacado
pode ser substituído, mantendo-se o sentido do trecho,
pelo que está entre colchetes, empregado em sentido
figurado.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Gás Canalizado |
Q3785852
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)
Com base nas informações presentes no texto sobre o
treinamento e o uso da Inteligência Artificial Generativa
(IAG), defende-se que
Q1198805
Administração Financeira e Orçamentária
De acordo com o que consta na Lei nº 4.320 de 1964, assinale a alternativa correta:
Q1183672
Legislação Estadual
Não é um dos objetivos específicos da Agência Reguladora Intermunicipal de Saneamento Básico de Minas Gerais – ARISB-MG:
Ano: 2019
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
ARISB - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2019 - ARISB - MG - Assistente Administrativo |
Q1105855
Direito Administrativo
Analise a afirmativa a seguir.
Pessoa jurídica formada exclusivamente por entes da
federação, na forma de lei federal, para estabelecer
relações de cooperação federativa, inclusive a
realização de objetivos de interesse comum, constituída
como associação pública, com personalidade jurídica de
direito interno e natureza autárquica.
Essa afirmativa destaca o(a)
Ano: 2019
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
ARISB - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2019 - ARISB - MG - Assistente Administrativo |
Q1105854
Administração de Recursos Materiais
Analise a afirmativa a seguir.
Corresponde à soma do estoque mínimo com o lote
de compra no dia do seu recebimento e determina o
tamanho do espaço que o item irá ocupar no armazém
ou almoxarifado no ato do seu recebimento.
Essa afirmativa descreve o conceito de
Ano: 2019
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
ARISB - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2019 - ARISB - MG - Assistente Administrativo |
Q1105853
Redação Oficial
Com relação aos documentos para comunicação nas
empresas, assinale a alternativa incorreta.
Ano: 2019
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
ARISB - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2019 - ARISB - MG - Assistente Administrativo |
Q1105852
Administração Financeira e Orçamentária
Com relação à Lei n° 4.320, de 17 de março de 1964,
não se pode afirmar:
Ano: 2019
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
ARISB - MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2019 - ARISB - MG - Assistente Administrativo |
Q1105851
Legislação Estadual
São objetivos da Agência Reguladora de Saneamento
Básico de Minas Gerais – ARISB- MG, exceto:
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