July 2023 1 110 Report
A computação atual permite várias linhas de execução em um mesmo processo (Threads), e esse recurso está presente na linguagem Java.

Considerando o uso de Threads em Java, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).


I. ( ) O uso de Threads permite que o sistema operacional consiga dividir as tarefas entre todos os processadores disponíveis, aumentando, assim, a eficiência do processo.

II. ( ) Processamento síncrono (primeiro plano): com Threads, um programa executará uma tarefa de cada vez.

III. ( ) Um processo pode conter múltiplos Threads, que parecem ser executados ao mesmo tempo e de forma assíncrona, em relação aos outros Threads.

IV. ( ) É necessário que o desenvolvedor assegure que um Thread não atrapalhe a execução de outro.


Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
a.

F, F, F, V.
b.

V, V, F, F.
c.

V, F, V, F.
d.

V, F, V, V.
e.

F, V, V, V.
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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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Uma das aplicações mais comuns de análise de sentimentos é como ferramenta de avaliação de produtos por clientes ou, ainda, em pesquisas de mercado. Tradicionalmente, a análise de sentimento está associada ao ato de identificar se uma opinião é positiva, negativa ou neutra em uma determinada avaliação. Considerando as ações que ocorrem no pré-processamento na análise de sentimento, avalie os elementos a seguir. Os textos são convertidos em uma matriz de ocorrência de tokens. As palavras são normalizadas em caixa alta. Removidos os tokens não alfabéticos. Removidas as stop words. Removida a acentuação. As palavras são reduzidas até a sua raiz/base. Está correto o que se afirma em: a. I, III, IV, V e VI, apenas. b. III, IV, V e VI, apenas. c. I, II e V, apenas. d. I, II, III, IV e V, apenas. e. IV, apenas.
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A partir de duas camadas intermediárias, já é possível aproximar funções não lineares, desde que sejam utilizados neurônios suficientes. Existem vários tipos de funções não lineares, das quais podemos destacar as funções erro, custo, sigmoide, tangente hiperbólica e Rectified Linear Unit (ReLU). Considerando as funções sigmoide, tangente hiperbólica e ReLU, analise as características descritas abaixo e as relacione adequadamente aos termos aos quais se referem. 1 – Sigmoide. 2 – Tangente hiperbólica. 3 – ReLU. I – Função normalmente utilizada na última layer (output layer). II – Pode ser vista como uma versão deslocada de uma outra função (centrada em zero). III – Essa talvez seja a função de ativação mais utilizada nos hidden layers. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos: a. 1-III; 2-II; 3-I. b. 1-II; 2-I; 3-III. c. 1-I; 2-II; 3-III. d. 1-I; 2-III; 3-II. e. 1-III; 2-I; 3-II.
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Podemos listar algumas aplicações dos algoritmos na resolução de problemas reais e na execução de tarefas presentes no nosso dia a dia e em diversas áreas da nossa sociedade, por exemplo: análise de sentimento, filtragem de mensagens indesejadas, sistemas de recomendação, agronegócios e saúde. Avalie as alternativas abaixo e assinale a que justifica um exemplo da utilização de aprendizado de máquina no agronegócio. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo de agrupamento k-médias para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Naive Bayes para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Support Vector Machine (SVMs) para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo RNAs para a classificação e o agrupamento de hortaliças. Agricultura de precisão: foram utilizadas redes convolucionais associadas ao algoritmo Backpropagation para a classificação e o agrupamento de hortaliças.
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O sistema operacional Android possui uma SDK contendo diversas bibliotecas e classes que facilitam a criação de aplicativos. Uma dessas classes é a Intent, focada em interpretar as interações do usuário com o sistema operacional.
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As chamadas Máquinas de Vetores de Suporte (MVS), do inglês Support Vector Machines (SVM), trabalham com vários algoritmos de otimização, que são considerados complexos. Esses algoritmos de otimização têm a finalidade de obter os limites que existem na classificação de um conjunto de dados. Ainda que sejam considerados complexos, pode-se abstrair alguns “modus operandi” desses algoritmos complexos utilizados. Assinale a alternativa correta que descreve – no caso mais simples, em que temos duas classes linearmente separáveis – a expressão que é a equação do hiperplano. a. h(x) = w * x / b. b. h(x) = w + x + b. c. h(x) = w * x + b. d. h(x) = w + x * b. e. h(x) = w * x * b.
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