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Pilhas são estruturas lineares que podem ser implementadas tanto com vetores quanto com listas encadeadas. A seguir, ilustramos uma estrutura de pilha implementada com vetor e outra implementada com lista encadeada. As inserções e remoções ocorrem de acordo com os algoritmos e códigos vistos em aula.

Exemplo de pilha implementada em vetor:
Exemplo de pilha em lista encadeada:
Assinale a alternativa que indica o elemento que é devolvido pela operação Pop() em cada estrutura.


É devolvido o elemento 11 em ambas as pilhas.


A operação pop(n) tem que receber o número n para retirar da lista.


É devolvido o elemento 34 em ambas as pilhas.


É devolvido o elemento 11 da pilha em vetor e o 34 da pilha em lista encadeada.


É devolvido o elemento 34 da pilha em vetor e o 11 da pilha em lista encadeada.
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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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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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PERGUNTA 7 Todo aplicativo precisa capturar as interações do usuário com ele, e, em um smartphone, isso costuma ser realizado via uma tela sensível ao toque (touchscreen). Essas interações são representadas pela classe Intent, que é uma classe importante no desenvolvimento para Android. Ela é utilizada dentro do arquivo AndroidManifest.xml e dentro de uma Activity e faz parte do pacote android.content. Com relação à classe Intent, assinale a alternativa correta. a. Dentro de um aplicativo, podemos usar somente uma Intent em cada Activity. b. Uma Intent envia uma informação à Activity solicitando algo a ser realizado. c. Devo usar Intent caso seja necessário traçar rotas utilizando o Google Maps. d. Uma Intent envia mensagens ao Android em um mecanismo de Monocast. e. Para trocar de tela em um aplicativo, devemos usar a classe Intent.
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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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Na computação, existem várias maneiras de classificar os algoritmos, por exemplo, pelo seu método de implementação. Um algoritmo de (lacuna 1) _____________________________, que induz uma árvore de decisão durante o seu processamento, será executado até que um (lacuna 2) __________________________________ seja encontrado. Caso contrário, ele continuará (lacuna 3) _____________________________ os subconjuntos de dados que vão sendo formados. Preencha as lacunas escolhendo a alternativa correta: a. recursividade, critério de parada, particionando. b. recursividade, comando, particionando. c. iteratividade, comando, complementando. d. recursividade, critério de parada, complementando e. iteratividade, critério de parada, particionando.
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