Foram encontradas 5.939 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
O sensoriamento remoto, ao captar imagens de satélite, fornece informações precisas e instantâneas acerca da fertilidade química do solo, tornando desnecessária a validação em campo.
Acerca da agricultura de precisão, julgue o próximo item.
A agricultura digital minimiza a variabilidade natural dos fatores ambientais, garantindo a uniformidade absoluta da produção.
Acerca da agricultura de precisão, julgue o próximo item.
A utilização de plataformas digitais permite o monitoramento remoto de condições climáticas e do solo.
Acerca da agricultura de precisão, julgue o próximo item.
O uso de Big Data na agricultura é restrito à análise financeira das propriedades, sem impacto direto nas práticas de cultivo.
Acerca da agricultura de precisão, julgue o próximo item.
O sensoriamento de dispositivos agrícolas conectados à Internet substitui o conhecimento agronômico por parte dos produtores rurais.
A agricultura de precisão, aliada à digitalização, possibilita a aplicação de insumos de forma variável, considerando-se as necessidades específicas de cada área ou quadrante agrícola, o que reduz custos e minimiza o desperdício de insumos.
O uso de sensores IoT (Internet das coisas) na agricultura permite o monitoramento em tempo real de parâmetros como umidade do solo, temperatura e incidência de pragas, contribuindo para uma gestão agrícola mais sustentável, haja vista que possibilita o uso racional de recursos hídricos e defensivos agrícolas.
Atualmente, a adoção de drones na agricultura restringe-se à aplicação de defensivos e fertilizantes agrícolas, não havendo outras aplicações relevantes.
Acerca da automação de processos agrícolas, julgue o item a seguir.
O monitoramento em tempo real nos processos agroindustriais permite a identificação imediata de desvios nos padrões de qualidade, contribuindo para a rápida tomada de decisão e a redução de perdas.
Acerca da automação de processos agrícolas, julgue o item a seguir.
A implementação de sistemas automatizados no cultivo, na irrigação e na colheita elimina por completo a necessidade de intervenção humana, uma vez que todas as etapas da produção passam a ser gerenciadas por algoritmos e sensores.
Acerca da automação de processos agrícolas, julgue o item a seguir.
A integração de tecnologias de automação nas cadeias produtivas agroindustriais favorece não apenas a eficiência operacional, mas também a rastreabilidade dos produtos, reforçando a segurança alimentar.
A respeito de segurança e manutenção de sistemas robóticos, julgue o item a seguir.
Estando o robô em condições de operação, a manutenção corretiva inclui a realização de inspeções regulares, limpeza adequada, lubrificação, verificação de cabos e conexões e atualização de software.
A respeito de segurança e manutenção de sistemas robóticos, julgue o item a seguir.
No que se refere a instalações industriais robotizadas, no Brasil, a NR-12, da CLT, versa sobre segurança relacionada a máquinas e equipamentos e define referências técnicas, princípios fundamentais e medidas de proteção para garantir a saúde e a integridade física dos trabalhadores.
A respeito de segurança e manutenção de sistemas robóticos, julgue o item a seguir.
Os métodos clássicos de detecção e isolamento de falhas em manipuladores robóticos se baseiam no conhecimento prévio do respectivo modelo matemático dinâmico.
Em redes neurais artificiais, as funções ativação do tipo sigmoide são não lineares, suaves e continuamente diferenciáveis.
Dependendo do tipo de interação, em implementações de robótica colaborativa pode ocorrer, no espaço de trabalho, o contato físico do operador humano com o sistema robótico energizado.
Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que se baseia no uso de redes neurais de uma única camada.
A partir das modelagens física e matemática de um sistema dinâmico mecatrônico, desenvolvem-se os modelos das partes mecânica e elétrica, além de um conjunto de relações de interface entre variáveis mecânicas e elétricas, que se baseiam na interação entre campos elétricos ou magnéticos e forças ou torques.
Na modelagem de sistemas mecatrônicos não lineares, destacam-se as representações matemáticas por função de transferência e espaço de estados, definidas no domínio da frequência.
A simulação de sistemas dinâmicos mecatrônicos corresponde à solução de equações diferenciais ordinárias e, entre os métodos de solução, está a família de métodos numéricos iterativos de Runge-Kutta.
Conheça nossos planos