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Julgue os próximos itens, a respeito de Agricultura 5.0 e de temas a ela relacionados.
Os sensores IoT usados para monitoramento em tempo real das condições do solo dispensam a calibração regular, tal que requerem menor necessidade de manutenção.
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Para criar um sistema de monitoramento de pragas utilizando IoT, é essencial integrar sensores de imagem de alta resolução e câmeras térmicas. Esses dispositivos podem identificar a presença de pragas no campo e enviar alertas automaticamente para a plataforma de IA.
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A utilização de redes neurais convolucionais (CNNs) para a detecção de doenças em plantas pode ser mais eficaz que a inspeção manual, já que as CNNs conseguem identificar padrões complexos em imagens, porém, sua acurácia depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento.
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A aplicação de inteligência artificial (IA) em sistemas de previsão de colheita é limitada, pois a IA não consegue se antecipar a variáveis externas imprevisíveis, como mudanças abruptas no clima ou na incidência de pragas.
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Julgue os próximos itens, a respeito de computação e de programação.
As ferramentas de business intelligence, como o Tableau e o Power BI, são utilizadas para criação de dashboards e não possuem funcionalidades para análise de dados ou integração com bancos de dados.
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O Maple é utilizado para cálculo simbólico, o Mathematica possui capacidades de computação simbólica e numérica integradas, e o R é usado para análise estatística e para visualização de dados.
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Na resolução de problemas de programação linear, o método simplex pode ser utilizado diretamente em problemas com variáveis inteiras, sem a necessidade de métodos adicionais, como o branch and bound ou o método de planos cortantes.
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O teorema de Liouville, no contexto de análise complexa, estabelece que qualquer função inteira e limitada em um plano complexo é necessariamente uma função constante, tal que funções do tipo ez, em que z é uma variável complexa, são também constantes, pois são limitadas.
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A análise de Big Data lida com dados estruturados, como tabelas e bancos de dados relacionais, mas não considera dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos.
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Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina e modelagem preditiva.
As redes neurais artificiais podem ser utilizadas na previsão de safras agrícolas, pois esses algoritmos conseguem identificar padrões complexos em grandes volumes de dados históricos e meteorológicos, o que permite prever com precisão o rendimento das colheitas.
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