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Q3973796 Banco de Dados
No contexto de bancos de dados NoSQL distribuídos, existem princípios que orientam decisões arquiteturais relacionadas a consistência, disponibilidade e tolerância a particionamento, bem como seus impactos na modelagem e no acesso aos dados. Assinale a opção que indica corretamente um conceito associado a esses bancos de dados.
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Q3973795 Banco de Dados
Durante um procedimento de recuperação estrutural, um DBA precisa abrir o banco de dados após a aplicação de redo logs, mantendo a consistência dos dados, sem permitir alterações adicionais até a validação completa.
Considerando o Oracle Database 21c, assinale a opção que corresponde ao comando/estado correto para essa situação. 
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Q3973794 Banco de Dados
Assinale a opção que corresponde a um elemento fundamental da arquitetura clássica de bancos de dados para garantir independência de dados, desempenho e flexibilidade na evolução dos sistemas. 
Alternativas
Q3973793 Banco de Dados
O IPAAM mantém um banco de dados SQL para acompanhar empreendimentos e suas licenças ambientais. Esse banco de dados contém as tabelas EMPREENDIMENTO (id_emp, nome) e LICENCA (id_licenca, id_emp, status). O IPAAM deseja listar os nomes dos empreendimentos que possuem mais de uma licença com status 'ATIVA', conforme o padrão SQL ANSI.
Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção que apresenta o comando SQL correto para atender à necessidade descrita.
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Q3973792 Banco de Dados
Assinale a opção que indica característica central da modelagem dimensional aplicada a sistemas de apoio à decisão. 
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Q3973791 Banco de Dados
O objetivo principal do processo de normalização de dados em bancos de dados relacionais é
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Q3973790 Banco de Dados
Assinale a opção que corresponde corretamente a um princípio fundamental do modelo relacional no contexto da abordagem relacional de bancos de dados.
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Q3973789 Banco de Dados
Texto 2A2-III


Um analista ambiental pretende integrar ao sistema institucional dados disponibilizados por órgãos federais em portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações e usuários. 
Na situação retratada no texto 2A2-III, considerando-se a necessidade de permitir a reutilização de dados ambientais integrados por diferentes aplicações e usuários, é correto afirmar que o uso de uma view em um banco de dados relacional seria adequado porque isso permite
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Q3973788 Sistemas de Informação
Texto 2A2-III


Um analista ambiental pretende integrar ao sistema institucional dados disponibilizados por órgãos federais em portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações e usuários. 
Considerando-se a intenção do analista ambiental mencionada no texto 2A2-III e o conceito de dados abertos, é correto afirmar que os dados 
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Q3973787 Meio Ambiente
Texto 2A2-II

    Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
Ainda em relação à situação apresentada no texto 2A2-II, na arquitetura analítica do projeto de combate à pesca ilegal, a integração entre consultas em SQL e o uso de linguagens como Python e R seria tecnicamente justificável porque essa integração
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Q3973786 Meio Ambiente
Texto 2A2-II

    Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No contexto do combate à pesca ilegal descrito no texto 2A2-II, a adoção de práticas associadas a Big Data contribui diretamente para a efetividade da fiscalização, porque possibilita
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Q3973785 Sistemas de Informação
Texto 2A2-II

    Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No fluxo analítico do projeto descrito no texto 2A2-II, o uso de ferramentas como Power BI e Tableau seria tecnicamente adequado porque essas plataformas 
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Q3973784 Meio Ambiente
Texto 2A2-I


     Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

      É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

      As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.


Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

Os dados espaciais provenientes de satélites e drones, conforme mencionados no texto 2A2-I, são potencialmente integráveis a diferentes órgãos ambientais. Para viabilizar o compartilhamento desses dados geoespaciais, é fundamental o uso de
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Q3973783 Meio Ambiente
Texto 2A2-I


     Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

      É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

      As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.


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No sensoriamento remoto, o emprego de drones e satélites para coletar informações sobre a cobertura vegetal amazônica, conforme consta no texto 2A2-I, fundamenta-se na
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Q3973782 Meio Ambiente
Texto 2A2-I


     Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

      É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

      As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.


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Em relação ao uso integrado de imagens de satélite, dados rotulados e análises espaciais, mencionado no texto 2A2-I, é correto afirmar que a tecnologia que permite organizar, integrar e analisar essas informações georreferenciadas de forma sistemática é o 
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Q3973781 Sistemas de Informação
Texto 2A2-I


     Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

      É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

      As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.


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A classificação automática de culturas agrícolas e espécies vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de classificação porque 
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Q3973780 Noções de Informática
Texto 2A2-I


     Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

      É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

      As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.


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O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I, enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica central consiste em
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Q3973779 Engenharia de Software
No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve 
Alternativas
Q3973778 Arquitetura de Software
O IPAAM planeja modernizar sua plataforma de licenciamento ambiental eletrônico, adotando uma arquitetura de software que facilite a evolução de serviços, a integração com sistemas externos e o isolamento de falhas. A equipe de análise de sistemas avalia diferentes abordagens arquiteturais antes de definir o desenho final da solução.
Na situação hipotética apresentada, a abordagem arquitetural mais adequada consiste em 
Alternativas
Q3973777 Engenharia de Software
Suponha que, no IPAAM, um SGC seja desenvolvido para disponibilizar relatórios de licenciamento ambiental ao público e que, nessa situação, as noções de UX (User eXperience) orientem o design das interfaces para garantir navegação intuitiva e satisfação dos usuários. Em um SGC, noções de UX caracterizam-se como 
Alternativas
Respostas
681: A
682: E
683: C
684: A
685: D
686: E
687: C
688: A
689: D
690: D
691: A
692: E
693: C
694: D
695: D
696: E
697: D
698: C
699: A
700: C