Conforme aponta Tito Ocampos (2015), a computação em nuvem é um dos principais meios de serviço, infraestrutura, plataforma de software e análise de dados da Internet das Coisas. Em um mundo com bilhões de dispositivos gerando dados (IoT), somente serviços escaláveis, robustos e de alta disponibilidade são capazes de armazenar, processar, personalizar e entregar informações de alto valor agregado para os clientes, a qualquer momento, em qualquer lugar.

As tecnologias disponibilizadas em nuvem, geralmente, são entregues como serviço, (?aaS, em que “?” é a tecnologia, e “aaS” significa “as a Service”).
I. A IaaS (Information as a Service) armazena dados em servidores em nuvem, que podem ser utilizados por dispositivos e gateways IoT.

II. Toda a infraestrutura de IoT pode ser virtualizada, criando acesso onipresente a todos

os dispositivos por meio de uma única interface.

III. No contexto de uso para IoT, interoperabilidade é a chave do sucesso para a PaaS (Platform as a Service), pois essas plataformas precisam estar aptas a ambientes heterogêneos.

IV. O software como serviço (SaaS) é fundamental, pois com a evolução tecnológica das últimas duas décadas, os dispositivos dos usuários têm cada vez mais capacidade computacional para processamento local.

V. A análise de dados como serviço (AaaS) é fundamental para a evolução da IoT, pois com a enorme quantidade de dados armazenados, analisá-los é uma atividade que demanda muitos recursos de processamento e disponibilidade 24/7; e a melhor forma de garantir esses requisitos é por intermédio da computação em nuvem.


Está correto o que se afirma em:


a.

II, III e V, apenas.
b.

II, III e IV, apenas


c.

I, III e V, apenas.


d.

I, II, III e V, apenas.


e.

I, II, III e IV, apenas.
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De uma forma geral, podemos dizer que as sucessivas operações de convolução nos sucessivos layers da rede vão extraindo as características da imagem em um nível cada vez mais complexo. É comum a realização de algumas operações em alguns desses layers, denominadas: convolução, padding e stride. Assinale a alternativa correta que demonstra a operação padding. a. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding é utilizada para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. b. A operação de convolução causa um aumento da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar o aumento na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de saída. c. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de saída. d. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. e. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de entrada.
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