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Q1993465 Raciocínio Lógico

O valor da expressão

Imagem associada para resolução da questão


é

Alternativas
Q1993463 Raciocínio Lógico

Carlos e Alberto estão em uma fila. Carlos está na frente de Alberto, mas há 3 pessoas entre eles. Há 7 pessoas depois de Alberto e a pessoa que está imediatamente à frente de Alberto ocupa o centro da fila.


O número de pessoas que estão à frente de Carlos é 

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Q1993462 Raciocínio Lógico

Três amigos, A, B e C, trabalham juntos. Certo dia, os três almoçaram no refeitório da empresa. Sabe-se que:


A chegou no refeitório às 12h05min e permaneceu por 44 min.

B chegou no refeitório às 12h13min e permaneceu por 47 min.

C chegou no refeitório às 12h09min e permaneceu por 38 min.


O tempo em que os três amigos estiveram juntos no refeitório foi de 

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Q1993459 Português
Assinale a frase verbal abaixo que foi nominalizada de forma inadequada.
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Q1993458 Português

Em todas as frases abaixo aparece o vocábulo “também”, que supõe a existência de, pelo menos, duas coisas a serem somadas.


Assinale a opção em que essas duas coisas estão explícitas.

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Q1993457 Português
Assinale a frase abaixo em que uma oração desenvolvida foi substituída por uma oração reduzida de mesmo sentido.
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Q1993456 Português
Assinale o exemplo de linguagem figurada que não está corretamente identificado.
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Q1993455 Português
Assinale a frase abaixo cujo vocábulo sublinhado apresenta uma impropriedade léxica (vocábulo mal-empregado no contexto da frase).
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Q1993454 Português

Em todas as frases abaixo ocorre a presença de “não + verbo”, expressão que foi substituída por um só verbo de valor equivalente.


Assinale a frase em que essa substituição foi feita de forma inadequada

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Q1993453 Português

Observe a seguinte afirmação: “Em função do grande número de jovens desempregados devemos focalizar a educação no setor técnico, dirigida aos empregos agora existentes ou então não nos preocuparmos mais com a sua educação”.


O problema argumentativo desse pensamento é 

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Q1993452 Português
Nas frases abaixo, houve a substituição do advérbio “onde” por um substantivo; assinale a frase em que essa substituição foi feita de forma inadequada
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Q1993451 Português
Assinale a frase argumentativa que representa um raciocínio indutivo.
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Q1993450 Português

Observe o seguinte fragmento descritivo:


Henriqueta era feia. Feliz, talvez ficasse bonita. Mas nós já traçamos o perfil desse personagem sombrio. Henriqueta era magra e pálida, tinha cerca de 8 anos, mas lhe davam apenas seis. Seus grandes olhos enfiados numa espécie de sombra profunda tinham seu brilho quase extinto em razão de ter chorado. Os cantos da boca mostravam uma curva de angústia habitual, o que também é observado nos condenados e nos doentes desesperados”.


Assinale a opção que indica uma característica de um texto descritivo que aparece inadequadamente identificada no texto acima.

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Q1990188 Inglês
Text 20A12-I


  As technology advances, the car industry has developed new ways to improve user experience. One of these ways includes using artificial intelligence to make cars self-driving. A self-driving car (also known as an autonomous car or driverless car) is a vehicle that uses a different number of sensors, radars, cameras, and artificial intelligence to travel to destinations without needing a human driver. Many companies have already started to manufacture self-driving cars, which are put through many tests to ensure they are eligible to be on the road without making any errors. To qualify as fully autonomous, a car must navigate routes to predetermined destinations without any human intervention.

  Artificial intelligence powers self-driving vehicle frameworks. Self-driving vehicle engineers utilize a great deal of information from image recognition systems, AI and neural networks to assemble frameworks that can drive self-sufficiently. The neural networks distinguish patterns in the data, which is fed to the AI calculations. That data include images from cameras for self-driving vehicles. The neural networks figure out how to recognize traffic lights, trees, pedestrians, road signs, and different parts of any random driving environment.

   As an example, Google has started to develop self-driving cars, which use a mix of sensors, light detectors, and other technology, like GPS and cameras. All the input data are combined and the artificial system predicts what those objects might do next. This whole process happens in a matter of milliseconds. Similar to any human driver, the more experience these systems gain, the better they become at driving. The more data it deals with in its deep learning algorithms, the more choices it will make and the faster those choices will be. 


Internet: <www.eescorporation.com> (adapted).
From the excerpt “The more data it deals with in its deep learning algorithms, the more choices it will make and the faster those choices will be” (last paragraph of text 20A12-I), it can be concluded that 
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Q1990187 Inglês
Text 20A12-I


  As technology advances, the car industry has developed new ways to improve user experience. One of these ways includes using artificial intelligence to make cars self-driving. A self-driving car (also known as an autonomous car or driverless car) is a vehicle that uses a different number of sensors, radars, cameras, and artificial intelligence to travel to destinations without needing a human driver. Many companies have already started to manufacture self-driving cars, which are put through many tests to ensure they are eligible to be on the road without making any errors. To qualify as fully autonomous, a car must navigate routes to predetermined destinations without any human intervention.

  Artificial intelligence powers self-driving vehicle frameworks. Self-driving vehicle engineers utilize a great deal of information from image recognition systems, AI and neural networks to assemble frameworks that can drive self-sufficiently. The neural networks distinguish patterns in the data, which is fed to the AI calculations. That data include images from cameras for self-driving vehicles. The neural networks figure out how to recognize traffic lights, trees, pedestrians, road signs, and different parts of any random driving environment.

   As an example, Google has started to develop self-driving cars, which use a mix of sensors, light detectors, and other technology, like GPS and cameras. All the input data are combined and the artificial system predicts what those objects might do next. This whole process happens in a matter of milliseconds. Similar to any human driver, the more experience these systems gain, the better they become at driving. The more data it deals with in its deep learning algorithms, the more choices it will make and the faster those choices will be. 


Internet: <www.eescorporation.com> (adapted).
The main purpose of the second paragraph of text 20A12-I is to explain
Alternativas
Q1990186 Inglês
Text 20A12-I


  As technology advances, the car industry has developed new ways to improve user experience. One of these ways includes using artificial intelligence to make cars self-driving. A self-driving car (also known as an autonomous car or driverless car) is a vehicle that uses a different number of sensors, radars, cameras, and artificial intelligence to travel to destinations without needing a human driver. Many companies have already started to manufacture self-driving cars, which are put through many tests to ensure they are eligible to be on the road without making any errors. To qualify as fully autonomous, a car must navigate routes to predetermined destinations without any human intervention.

  Artificial intelligence powers self-driving vehicle frameworks. Self-driving vehicle engineers utilize a great deal of information from image recognition systems, AI and neural networks to assemble frameworks that can drive self-sufficiently. The neural networks distinguish patterns in the data, which is fed to the AI calculations. That data include images from cameras for self-driving vehicles. The neural networks figure out how to recognize traffic lights, trees, pedestrians, road signs, and different parts of any random driving environment.

   As an example, Google has started to develop self-driving cars, which use a mix of sensors, light detectors, and other technology, like GPS and cameras. All the input data are combined and the artificial system predicts what those objects might do next. This whole process happens in a matter of milliseconds. Similar to any human driver, the more experience these systems gain, the better they become at driving. The more data it deals with in its deep learning algorithms, the more choices it will make and the faster those choices will be. 


Internet: <www.eescorporation.com> (adapted).
According to text 20A12-I, 
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Q1990185 Legislação dos TRFs, STJ, STF e CNJ
Conforme a Resolução CNJ n.º 370/2021, as aquisições de bens e a contratação de serviços de tecnologia da informação e comunicação deverão atender às determinações do
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Q1990184 Governança de TI
De acordo com o COBIT 5, o domínio alinhar, planejar e organizar (APO) inclui os processos
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Q1990183 Governança de TI
Gerenciamento de catálogo de serviços, gerenciamento de fornecedor e gerenciamento de capacidade são processos do nível de serviço da ITIL denominado 
Alternativas
Q1990182 Governança de TI
Na biblioteca ITIL, o nível de serviço que busca transformar o gerenciamento de serviços em ativos estratégicos para atender aos objetivos da empresa é conhecido como  
Alternativas
Respostas
561: B
562: B
563: A
564: E
565: D
566: C
567: E
568: C
569: B
570: A
571: D
572: B
573: D
574: E
575: B
576: E
577: A
578: B
579: E
580: D