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Q3786134 Direito Administrativo
À luz da Lei Complementar no 1.413/2024 e das boas práticas regulatórias, assinale a alternativa correta.
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Q3786133 Economia
Sobre o modelo de estrutura-conduta-desempenho (E-C-D), é correto afirmar que
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Q3786131 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
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Q3786130 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.
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Q3786129 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).
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Q3786126 Direito Constitucional
Considerando a repartição constitucional de competências dos entes federados, no tocante à competência para legislar sobre florestas, caça, pesca, fauna, conservação da natureza, defesa do solo e dos recursos naturais, proteção do meio ambiente e controle da poluição, a Constituição Federal estabelece, nessas matérias, que 
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Q3786122 Raciocínio Lógico
A sequência a seguir foi criada com um padrão lógico-matemático:

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 5, …

Considerando esse padrão, é possível determinar os elementos em qualquer posição da sequência. Sejam F o 125o e G o 165o elementos dessa sequência, a razão F/G em seu formato irredutível é 
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Q3786121 Raciocínio Lógico
Adriana, Bruna e Carla são amigas e suas idades são 35, 42 e 48 anos, não necessariamente nessa ordem. Elas têm profissões diferentes, sendo uma delas médica, outra advogada e outra professora. Também é conhecido o fato de que Adriana não tem 48 anos e é prima da médica. Já a professora mora bem perto da Adriana, e Carla já passava dos 10 anos de idade quando a futura professora nasceu.
Com essas informações, é correto afirmar que a diferença entre a soma das idades da médica e da advogada e a soma das idades de Adriana e de Bruna é igual a
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Q3786120 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
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Q3786119 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:
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Q3786117 Matemática Financeira
Curiosamente, a cotação anual de um ativo sofreu reajustes positivos e sucessivos de, respectivamente, 3%, 40%, 3%, 40%, 3%, 40% e 3%.

Imagem associada para resolução da questão

Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de 
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Q3786115 Português
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:
Alternativas
Q3786114 Português
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:
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Q3786112 Direito Digital
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
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Q3786049 Eletricidade
Considerando o Módulo 8 dos Procedimentos de Distribuição (Prodist): Qualidade da Energia Elétrica, é considerado um afundamento momentâneo de tensão aquele que ocorre
Alternativas
Q3786048 Engenharia Elétrica
Uma unidade consumidora de grande porte está conectada à rede em um ponto onde a tensão de conexão é de 138 kV. De acordo com a Resolução Normativa ANEEL no 1.000/2021 – Condições gerais de fornecimento de energia elétrica, essa unidade consumidora pertence ao grupo A, no subgrupo
Alternativas
Q3786047 Engenharia Elétrica
Conforme a legislação que rege a geração distribuída no Brasil, por definição de potência são consideradas como
Alternativas
Q3786046 Engenharia Elétrica
Na matriz energética brasileira de 2024, apresentada no Balanço Energético Nacional de 2025, as três principais fontes de energia, em ordem de grandeza, são 
Alternativas
Q3786045 Engenharia Elétrica
Um aproveitamento hidráulico apresenta vazão constante de 25 m3 /s, com um desnível bruto de 32 metros. Pelo estudo de motorização, verifica-se que as perdas de carga no projeto da usina correspondem a 2 metros de coluna de água. Pretende-se utilizar turbinas com rendimento de 80% e geradores com rendimento de 90%.

Adotando-se g = 10 m/s2 e ρ = 1000 kg/m3 , a potência elétrica disponibilizada por esse aproveitamento é igual a
Alternativas
Q3786044 Engenharia Elétrica
Conforme a ANEEL, existem duas abordagens para a regulação dos serviços de geração, que são 
Alternativas
Respostas
241: C
242: A
243: E
244: A
245: D
246: A
247: D
248: E
249: A
250: C
251: A
252: E
253: C
254: B
255: B
256: A
257: E
258: C
259: D
260: B