Questões de Concurso Para arsesp

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Q3786023 Direito Administrativo
Considerando os principais aspectos de contratos de concessão de distribuição de energia elétrica, um item obrigatório é relacionado a revisão tarifária e reajustes.

Nesse aspecto específico, é correto afirmar que
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Q3786022 Direito Administrativo
Considerando os principais aspectos de contratos de concessão de distribuição de energia elétrica, em relação às cláusulas referentes a bens e investimentos, é correto afirmar que novos investimentos em expansão e modernização da rede são 
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Q3786021 Engenharia Elétrica
Nos contratos de concessão de distribuição de energia elétrica, é explícito que a qualidade do serviço é monitorada, e, em caso de descumprimento, a ANEEL pode aplicar penalidades relacionadas aos índices não atendidos.

Dentro desse aspecto, são indicadores individuais de tensão em regime permanente:
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Q3786020 Legislação Federal
Os contratos de concessão de serviços de distribuição de energia elétrica estabelecem índices de continuidade do serviço.

São índices de continuidade:
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Q3786019 Legislação Federal
A Lei Federal no 10.848, de 15 de março de 2004, trata, principalmente, de
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Q3786018 Legislação Federal
Conforme a Lei Federal no 10.438/2002, a Conta de Desenvolvimento Energético (CDE) foi criada visando ao desenvolvimento energético dos estados.

Além desse objetivo principal, também é um objetivo da CDE: 
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Q3786017 Direito Administrativo
Considerando a Lei Federal no 9.427/1996, é competência da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL):
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Q3786016 Direito Administrativo
De acordo com a Lei Federal no 9.074/1995, trata-se de objeto de concessão, mediante licitação:
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Q3786015 Direito Administrativo
As concessões, permissões e autorizações de exploração de serviços e instalações de energia elétrica e de aproveitamento energético dos cursos de água serão contratadas, prorrogadas ou outorgadas nos termos da Lei no 9.074, de 7 de julho de 1995, e de demais leis.

No âmbito da Lei no 9.074 relacionado aos serviços de energia elétrica, é correto afirmar que 
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Q3786013 Economia
Sobre o modelo de estrutura-conduta-desempenho (E-C-D), é correto afirmar que
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Q3786011 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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Q3786010 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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Q3786009 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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Q3786000 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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Q3785999 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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Q3785998 Raciocínio Lógico
Uma senha de acesso a um computador é composta de 7 caracteres distintos, que são, nesta ordem: 3 letras dentre as letras A, B, C, D e E e 4 algarismos dentre os algarismos 1, 2, 3, 4 e 5. A primeira letra utilizada na senha deve ser seguida de outras duas letras que sejam, em relação à ordem alfabética, posteriores à primeira letra, e essas outras duas letras devem estar em ordem alfabética. O primeiro algarismo utilizado na senha deve ser seguido de outros três algarismos que sejam menores do que esse primeiro algarismo.

Considerando todas as possibilidades de criação dessas senhas, a probabilidade de uma delas ser sorteada e ser uma senha que inicie com a letra B e termine com o algarismo 2 é
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Q3785997 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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Q3785995 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
Q3785994 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:
Alternativas
Q3785992 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
Alternativas
Respostas
281: C
282: E
283: B
284: D
285: A
286: E
287: C
288: D
289: A
290: B
291: B
292: C
293: A
294: C
295: E
296: B
297: C
298: E
299: D
300: C