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Foram encontradas 50 questões.

2848157 Ano: 2022
Disciplina: Português
Banca: Verbena
Orgão: IFG

Texto

Enunciado 3050962-1

Disponível em: <http://blogdoxandro.blogspot.com/2008_07_15_archive.htmlwr>. Acesso em: 10 set. 2022.

Na charge de Mauricio Rett, a fluência da língua falada e dos símbolos expressam

 

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2848156 Ano: 2022
Disciplina: Português
Banca: Verbena
Orgão: IFG

Observe a figura a seguir.

Enunciado 3050961-1

Disponível em: <https://liberal.com.br/cultura/cultura-na-regiao/cartunista-e-colaborador-do-liberal-e-premiado-no-47o-salao-internacional-do-humor-de-piracicaba-1298949/>. Acesso em: 25 ago. 2022.

A intencionalidade da charge premiada do cartunista Luiz Fernando Cazo, Evolução da Escrita, é percebida na

 

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2848155 Ano: 2022
Disciplina: Português
Banca: Verbena
Orgão: IFG

Leia o texto a seguir.

Enunciado 3050959-1

Disponível em: <https://pt- r.facebook.com/tirasarmandinho/photos>. Acesso em: 10 set. 2022.

Quanto aos sentimentos e reflexões expressos na fala da personagem principal do quadrinho de Beck, o menino deseja demonstrar a sua

 

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2848154 Ano: 2022
Disciplina: Português
Banca: Verbena
Orgão: IFG

EXPERIÊNCIAS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SAÚDE

Em trabalho recente, Mukherjee (2010) relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. O sistema usa algoritmos que reconhecem imagens e suas características (pattern recognition). Em junho de 2015, Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas, malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de 66% obtido por dermatologistas qualificados. A experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25 dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada. O desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O reconhecimento de imagens feito por Inteligência Artificial (IA) poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas. O computador pode acertar o knowwhat, mas o médico, conversando com seu paciente, explica o know-why, ou seja, não explica o porquê nem alivia a angústia do paciente. [Adaptado].

Fonte: LOBO, Luiz Carlos. Inteligência Artificial e Medicina. Rev. bras. educ. med., 41 (2), abr./jun. 2017. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/1981-52712015v41n2esp>. Acesso em: 25 ago. 2022. (Adaptado).

Na frase "O reconhecimento de imagens feito por IA poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas”, o sintagma verbal sublinhado refere-se a

 

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2848153 Ano: 2022
Disciplina: Português
Banca: Verbena
Orgão: IFG

EXPERIÊNCIAS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SAÚDE

Em trabalho recente, Mukherjee (2010) relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. O sistema usa algoritmos que reconhecem imagens e suas características (pattern recognition). Em junho de 2015, Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas, malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de 66% obtido por dermatologistas qualificados. A experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25 dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada. O desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O reconhecimento de imagens feito por Inteligência Artificial (IA) poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas. O computador pode acertar o knowwhat, mas o médico, conversando com seu paciente, explica o know-why, ou seja, não explica o porquê nem alivia a angústia do paciente. [Adaptado].

Fonte: LOBO, Luiz Carlos. Inteligência Artificial e Medicina. Rev. bras. educ. med., 41 (2), abr./jun. 2017. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/1981-52712015v41n2esp>. Acesso em: 25 ago. 2022. (Adaptado).

De acordo com o autor do texto, o sistema é interessante porque

 

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2848442 Ano: 2022
Disciplina: Direito Educacional e Tecnológico
Banca: Verbena
Orgão: IFG

Conforme a Lei n. 9.394/1996, que estabeleceu as Diretrizes e Bases da Educação Nacional, o ensino será ministrado com base no seguinte princípio:

Questão Anulada

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2848416 Ano: 2022
Disciplina: Direito Financeiro
Banca: Verbena
Orgão: IFG
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As modalidades de aplicação utilizadas para a entrega de recursos financeiros mediante a transferência estão associadas com elementos de despesa que não representem contraprestação direta em bens ou serviços. Nesse sentido, qual alternativa apresenta o código do elemento e o elemento?

Questão Anulada

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De acordo com o art.37 da Constituição Federal de 1988, a administração pública direta e indireta de qualquer dos Poderes da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios obedecerá aos princípios de legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência. Em adição, o artigo estabelece

Questão Anulada

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2848257 Ano: 2022
Disciplina: Administração Pública
Banca: Verbena
Orgão: IFG
Provas:

Conforme o Decreto nº 9.203/2017, é um princípio da governança pública?

Questão Anulada

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2848210 Ano: 2022
Disciplina: Administração Financeira e Orçamentária
Banca: Verbena
Orgão: IFG
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A classificação por Natureza de Receita Orçamentária corresponde a qual espécie de receita?

Questão Anulada

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