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I. Refere-se ao fenômeno de que muitos tipos de análises de dados se tornam mais difíceis a medida que a dimensionalidade de dados diminui.
II. Para tarefas de classificação, significa que não há instâncias de dados suficientes para criar um modelo que atribua de forma confiável a classe real das instâncias.
III. Quando a dimensionalidade cresce, os dados se tornam cada vez menos esparsos no espaço.
As afirmativas I, II e III são respectivamente:
Baseado nas figuras acima apresentadas, é INCORRETO afirmar que:
Legenda: Espectro de dicroísmo circular (far-UV) de proteínas WS isoladas do cristalino de porcos antes (preto) e após (vermelho) exposição à luz UV-C. Proteínas WS foram diluídas à concentração de 0,09 mg/mL em 10 mM tampão fosfato, pH 7,2. Espectro adquirido em equipamento Jasco J-1500. Condições do experimento: resposta de 1 s, data pitch de 0,5 nm, largura de banda (bandwidth) de 1,0 nm, e cubeta com caminho ótico de 0,1 cm (200 μL). Adaptado de Honisch et al. Application of Circular Dichroism and Fluorescence Spectroscopies To Assess Photostability of Water-Soluble Porcine Lens Proteins. ACS Omega. 2020. 5 (8), 4293-4301. DOI: 10.1021/acsomega.9b04234.
Com base nos dados obtidos por Dr. Honisch, é correto afirmar que: