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Q3851990 Eletrônica
O Controlador Lógico Programável opera em um modo sequencial repetitivo denominado ciclo de varredura (scan cycle). A Unidade Central de Processamento (CPU) realiza uma série de etapas para processar as informações e comandar os atuadores da instalação. O tempo necessário para completar esta rotina é chamado tempo de scan, e deve ser o mais breve possível para garantir um tempo ótimo de resposta do CLP.
As informações lidas dos sensores (entradas) e os valores determinados para os atuadores (saídas), são armazenados em áreas de memórias específicas.

Considerando a necessidade de consistência e segurança na elaboração da lógica durante cada ciclo de varredura, a sequência que descreve a ordem correta do scan cycle do CLP é:
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Q3851988 Automação
Em um sistema de controle de robótica, onde há a necessidade de detectar a presença e o posicionamento de peças metálicas (ferrosas e não ferrosas) em alta velocidade, opta-se pela utilização de um sensor de proximidade indutivo. Esse tipo de sensor é um dispositivo sem contato que opera gerando um campo eletromagnético de alta frequência através de um circuito oscilador LC.

O princípio de funcionamento fundamental que permite a detecção do objeto metálico por este sensor é que sua aproximação resulta na
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Q3851987 Eletrônica
Em uma arquitetura de sistemas de controle distribuídos (DCS) em uma central nuclear, os módulos remotos de aquisição de dados ou unidades de multiplexação são interconectados por linhas de comunicação serial na camada de campo.

Assinale a opção que nomeia o padrão de interface física que possibilita a ligação de múltiplos equipamentos em um único barramento serial na camada de campo.
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Q3851986 Eletrônica
Durante um procedimento de comissionamento de um sistema de instrumentação, é realizado um teste de isolação (megômetro) em um cabo que conecta um transmissor de campo ao controlador lógico programável (CLP).

Se o resultado indicar uma resistência muito baixa (próxima de zero) entre o condutor de sinal e a blindagem do cabo, isso é um indicativo de
Alternativas
Q3851985 Eletrônica
Analise as afirmações a seguir sobre os procedimentos de verificação, testes e liberação de um sistema de automação industrial, indicando se são verdadeiras (V) ou falsas (F):

( ) Os testes de malha são procedimentos essenciais que asseguram a integridade do caminho do sinal, desde o sensor/transdutor de campo até os dispositivos de controle e supervisão (CLP/SCADA).
( ) Para a liberação de uma planta industrial após a instalação de um novo sistema de automação, os teste de integração ou de plataforma realizados no CLP (em bancada, sem processo real) são considerados suficientes, desde que o programa aplicativo seja aprovado.
( ) A calibração periódica dos instrumentos de campo, como os transmissores, contribui diretamente para o aumento da confiabilidade operacional do sistema e a exatidão da medição, sendo um componente chave da manutenção preditiva.

As afirmativas são, respectivamente,
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Q3851984 Eletricidade
Um sensor PT100 (100 Ω a 0ºC) possui coeficiente de temperatura α aproximado de 0,4 Ω/ oC. A resistência medida foi de 116Ω.

A temperatura aproximada é
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Q3851983 Automação
Em um arquitetura cliente-servidor, a perda do servidor de dados do SCADA pode resultar em 
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Q3851982 Eletrônica
Sobre o projeto e montagem de painéis de automação, considerando as interfaces de conexão e os circuitos de proteção necessários para a confiabilidade e segurança industrial, analise as afirmações a seguir:

I. O controlador lógico programável (CLP) não deve substituir integralmente os comandos inerentes aos circuitos de segurança, os quais devem ser assegurados por um circuito eletromecânico. Por isso, a interface entre a CPU e o campo utiliza optoisolador para garantir a separação elétrica mínima de 1500V, protegendo os circuitos internos de diferentes níveis de tensão.
II. Em painéis com contenham dispositivos de controle de velocidade, como inversores e soft starters, o projeto deve, simultaneamente, prever a segregação física dos componentes para mitigar a interferência eletromagnética (EMC) e considerar a dissipação térmica para evitar superaquecimento interno.
III. A utilização de terminais remotos é motivada pela necessidade de atingir o mais alto desempenho da rede de comunicação, entretanto, a inspeção visual da identificação das réguas de bornes e cabos não é considerada um requisito dos ensaios de rotina.

Está correto o que é afirmado em
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Q3851980 Eletrônica
Considere um sistema de automação industrial com exigência de alta precisão de posicionamento, controle dinâmico de torque e resposta rápida a variações de carga. Considere ainda que neste sistema há a necessidade de integração com controladores digitais via protocolos industriais. O motor mais indicado para este tipo de utilização é o 
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Q3851969 Direito Administrativo
A gestão e a fiscalização de obras públicas são atividades essenciais para que se garanta o cumprimento de contratos, principalmente quanto ao prazo, custo e qualidade da entrega. Acerca desse tema, julgue como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações:

( ) A gestão corresponde à atividade administrativa de controle e acompanhamento de contratos, com a realização de todas as atividades necessárias a sua formalização.
( ) A fiscalização tem por objetivo a verificação do cumprimento das disposições contratuais quanto aos aspectos jurídicos, técnicos e administrativos, com base na Lei n. 8.666/1993.
( ) É a gestão que garante que o objeto contratado será executado e posteriormente recebido no tempo e no modo previstos.
( ) Ao gestor compete ainda o recebimento provisório das obras e serviços para que se inicie o prazo de observação ou a vistoria, necessários ao recebimento definitivo da obra.

A sequência que preenche corretamente os parênteses, de cima para baixo, é
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Q3851968 Eletrônica
O CLP tem várias características importantes, dentre as quais se destacam:

I. Linguagem de programação de baixo nível, caracterizando interface contraintuitiva com relação ao operador.
II. Simplificação nos quadros e painéis elétricos, uma vez que toda a fiação do comando fica resumida a um conjunto de entradas e saídas.
III. Confiabilidade operacional, uma vez que alterações podem ser feitas diretamente no programa aplicativo, com pouca ou nenhuma alteração na fiação correspondente.
IV. Comunicação em rede, permitindo coleta de dados local e não o intercâmbio de dados em relação a outros dispositivos que englobem o sistema de automação completo.

Está correto o que se afirma em 
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Q3851966 Eletricidade
Um equipamento eletrônico que funciona digitalmente e que utiliza uma memória programável para o armazenamento interno de instruções para implementar funções específicas, tais como: lógica, sequenciamento, registro e controle de tempos, contadores e operações aritméticas para controlar, através de módulos de entrada/saída digitais ou analógicos, vários tipos de máquinas ou processos

A descrição refere-se ao 
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Q3851963 Eletricidade
Em um laboratório de circuitos elétricos, foi realizado um teste em um resistor de 330 kΩ. O resistor foi conectado a uma tomada de 220 V e a corrente que passa por ele foi medida com um amperímetro.

O valor da medição aferida foi
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Q3851962 Física
São apresentadas as seguintes afirmações sobre algumas grandezas físicas fundamentais:

I. Potência é a taxa na qual o trabalho é realizado por uma máquina. Em máquinas rotativas pode ser calculada como o produto do torque pela velocidade angular. Sua unidade é o W.
II. Energia é a razão da potência pelo tempo e representa a quantidade de trabalho realizada em um período de tempo. Geralmente é expressa em kW/h.
III. A velocidade angular é o resultado da aplicação do torque e rotação angular. É geralmente medida em rpm.
IV. Momento de inércia é a propriedade que uma máquina rotativa possui de resistir a uma mudança de velocidade de rotação. Sua unidade é o kgm.

Está correto o que se afirma em
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Q3846480 Inglês
READ THE TEXT AND ANSWER THE FOLLOWING QUESTION


Brazil Uses AI Surveillance to Protect the Amazon Rainforest


Illegal logging, land grabbing, and deforestation have long posed challenges for enforcement agencies. Now, AI-powered surveillance systems are helping track these activities in real time, making forest protection more efficient and inclusive.

Using data from satellites, drones, and ground sensors, Brazil’s AI systems monitor changes in tree cover, land use, and movement patterns. When suspicious activity is detected—such as sudden clearing or unauthorized vehicle entry—alerts are sent to authorities for quick action. This reduces the time between detection and response.

Machine learning models analyze long-term data to identify patterns and predict where future illegal activities might occur. These insights help guide patrols and resource planning, improving safety for rangers and increasing the chances of stopping environmental crimes before they happen.

AI also helps distinguish between natural changes—like seasonal plant shifts—and human-caused damage. This reduces false reports and improves accuracy, saving time and effort. The technology supports transparency by providing visual evidence and data trails that can be used in legal investigations.

Several Brazilian tech startups and global partners are collaborating with the government to expand this effort. Their goal is to ensure that forest protection tools are accessible, sustainable, and respectful of indigenous communities who live in the Amazon.

By using AI responsibly, Brazil is showing how technology can serve both the planet and the people. This approach helps balance development with conservation, offering a model for other countries working to protect natural resources through innovation.


Adapted from: https://techknow.africa/brazil-uses-ai-surveillance-to-protect-theamazon-rainforest/
“Like” in “like seasonal plant shifts” (4th paragraph) indicates a(n): 
Alternativas
Q3846479 Inglês
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Brazil Uses AI Surveillance to Protect the Amazon Rainforest


Illegal logging, land grabbing, and deforestation have long posed challenges for enforcement agencies. Now, AI-powered surveillance systems are helping track these activities in real time, making forest protection more efficient and inclusive.

Using data from satellites, drones, and ground sensors, Brazil’s AI systems monitor changes in tree cover, land use, and movement patterns. When suspicious activity is detected—such as sudden clearing or unauthorized vehicle entry—alerts are sent to authorities for quick action. This reduces the time between detection and response.

Machine learning models analyze long-term data to identify patterns and predict where future illegal activities might occur. These insights help guide patrols and resource planning, improving safety for rangers and increasing the chances of stopping environmental crimes before they happen.

AI also helps distinguish between natural changes—like seasonal plant shifts—and human-caused damage. This reduces false reports and improves accuracy, saving time and effort. The technology supports transparency by providing visual evidence and data trails that can be used in legal investigations.

Several Brazilian tech startups and global partners are collaborating with the government to expand this effort. Their goal is to ensure that forest protection tools are accessible, sustainable, and respectful of indigenous communities who live in the Amazon.

By using AI responsibly, Brazil is showing how technology can serve both the planet and the people. This approach helps balance development with conservation, offering a model for other countries working to protect natural resources through innovation.


Adapted from: https://techknow.africa/brazil-uses-ai-surveillance-to-protect-theamazon-rainforest/
In “before they happen” (3rd paragraph), the pronoun is replacing: 
Alternativas
Q3846478 Inglês
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Brazil Uses AI Surveillance to Protect the Amazon Rainforest


Illegal logging, land grabbing, and deforestation have long posed challenges for enforcement agencies. Now, AI-powered surveillance systems are helping track these activities in real time, making forest protection more efficient and inclusive.

Using data from satellites, drones, and ground sensors, Brazil’s AI systems monitor changes in tree cover, land use, and movement patterns. When suspicious activity is detected—such as sudden clearing or unauthorized vehicle entry—alerts are sent to authorities for quick action. This reduces the time between detection and response.

Machine learning models analyze long-term data to identify patterns and predict where future illegal activities might occur. These insights help guide patrols and resource planning, improving safety for rangers and increasing the chances of stopping environmental crimes before they happen.

AI also helps distinguish between natural changes—like seasonal plant shifts—and human-caused damage. This reduces false reports and improves accuracy, saving time and effort. The technology supports transparency by providing visual evidence and data trails that can be used in legal investigations.

Several Brazilian tech startups and global partners are collaborating with the government to expand this effort. Their goal is to ensure that forest protection tools are accessible, sustainable, and respectful of indigenous communities who live in the Amazon.

By using AI responsibly, Brazil is showing how technology can serve both the planet and the people. This approach helps balance development with conservation, offering a model for other countries working to protect natural resources through innovation.


Adapted from: https://techknow.africa/brazil-uses-ai-surveillance-to-protect-theamazon-rainforest/
The genitive case in “Brazil’s AI systems monitor changes” (2nd paragraph) also occurs in:
Alternativas
Q3846477 Inglês
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Brazil Uses AI Surveillance to Protect the Amazon Rainforest


Illegal logging, land grabbing, and deforestation have long posed challenges for enforcement agencies. Now, AI-powered surveillance systems are helping track these activities in real time, making forest protection more efficient and inclusive.

Using data from satellites, drones, and ground sensors, Brazil’s AI systems monitor changes in tree cover, land use, and movement patterns. When suspicious activity is detected—such as sudden clearing or unauthorized vehicle entry—alerts are sent to authorities for quick action. This reduces the time between detection and response.

Machine learning models analyze long-term data to identify patterns and predict where future illegal activities might occur. These insights help guide patrols and resource planning, improving safety for rangers and increasing the chances of stopping environmental crimes before they happen.

AI also helps distinguish between natural changes—like seasonal plant shifts—and human-caused damage. This reduces false reports and improves accuracy, saving time and effort. The technology supports transparency by providing visual evidence and data trails that can be used in legal investigations.

Several Brazilian tech startups and global partners are collaborating with the government to expand this effort. Their goal is to ensure that forest protection tools are accessible, sustainable, and respectful of indigenous communities who live in the Amazon.

By using AI responsibly, Brazil is showing how technology can serve both the planet and the people. This approach helps balance development with conservation, offering a model for other countries working to protect natural resources through innovation.


Adapted from: https://techknow.africa/brazil-uses-ai-surveillance-to-protect-theamazon-rainforest/
In “When suspicious activity is detected” (2nd paragraph), the verb is in the same voice as in:
Alternativas
Q3846476 Inglês
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Brazil Uses AI Surveillance to Protect the Amazon Rainforest


Illegal logging, land grabbing, and deforestation have long posed challenges for enforcement agencies. Now, AI-powered surveillance systems are helping track these activities in real time, making forest protection more efficient and inclusive.

Using data from satellites, drones, and ground sensors, Brazil’s AI systems monitor changes in tree cover, land use, and movement patterns. When suspicious activity is detected—such as sudden clearing or unauthorized vehicle entry—alerts are sent to authorities for quick action. This reduces the time between detection and response.

Machine learning models analyze long-term data to identify patterns and predict where future illegal activities might occur. These insights help guide patrols and resource planning, improving safety for rangers and increasing the chances of stopping environmental crimes before they happen.

AI also helps distinguish between natural changes—like seasonal plant shifts—and human-caused damage. This reduces false reports and improves accuracy, saving time and effort. The technology supports transparency by providing visual evidence and data trails that can be used in legal investigations.

Several Brazilian tech startups and global partners are collaborating with the government to expand this effort. Their goal is to ensure that forest protection tools are accessible, sustainable, and respectful of indigenous communities who live in the Amazon.

By using AI responsibly, Brazil is showing how technology can serve both the planet and the people. This approach helps balance development with conservation, offering a model for other countries working to protect natural resources through innovation.


Adapted from: https://techknow.africa/brazil-uses-ai-surveillance-to-protect-theamazon-rainforest/

Based on the text, analyze the assertions below:



I. Environmental crimes and disputes over land ownership have only recently become a problem.


II. The three activities mentioned in the first paragraph are natural events.


III. Startups and global teams are joining efforts to make protection technology more available.



Choose the correct answer:

Alternativas
Q3846475 Noções de Informática
Um usuário de um software de edição de planilhas eletrônicas precisa inserir, em uma determinada planilha, um valor exatamente no ponto onde se cruzam a sua terceira linha e sua segunda coluna.

Nesse tipo de aplicativo, essa posição corresponde a uma 
Alternativas
Respostas
1: D
2: A
3: E
4: B
5: A
6: C
7: B
8: E
9: C
10: D
11: B
12: C
13: A
14: A
15: E
16: A
17: E
18: B
19: C
20: B