Banco público de questões

Questões para Concursos

Pesquise questões reais por disciplina, assunto, tópico, banca, órgão, cargo, ano e modalidade.

Questões por banca

29 bancas disponíveis. Clique para visualizar todas.

Acesse diretamente as bancas disponíveis na QuestLab. As quantidades abaixo consideram as questões ativas do banco.

CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

Encontre as questões que procura

Palavra-chave

Disciplina

Assunto

Tópico

Banca

Órgão

Ano

Cargo

Modalidade

Limpar filtros

3 questões encontradas

ID 186144 Tecnologia da Informação Classificação CEBRASPE 2026

No desenvolvimento de um robô autônomo para classificação de objetos por colorimetria, os dados devem ser armazenados em um servidor remoto, sendo necessário garantir uma comunicação eficiente e uma interface que atenda aos princípios de acessibilidade universal (focada em usuários com discromatopsia/daltonismo).

Para atender a essa necessidade, as ações técnicas adequadas incluem

A modelar o banco de dados de forma não relacional para otimizar o tempo de resposta e acelerar o processamento de camadas de realidade aumentada na interface.

B configurar o banco de dados SQL com o comando UPDATE para cada item catalogado e, no front-end utilizar padrões geométricos ou ícones além das cores.

C estabelecer uma licença de propriedade intelectual restrita que bloqueie tecnicamente a conexão do robô e o envio de pacotes de dados para redes WI-FI públicas.

D implementar scripts em JavaScript para desabilitar o hardware de captura sempre que o acesso ao dashboard ocorrer via dispositivos móveis ( Design Responsivo).

E utilizar apenas sensores ultrassônicos na leitura de objetos, uma vez que esses componentes operam por emissão de ondas sonoras, ignorando variações cromáticas e focando na densidade dos materiais.

ID 145571 Tecnologia da Informação Classificação AOCP 2026

Um pesquisador do IFCE está treinando um modelo de classificação com o algoritmo CART para identificar possíveis fraudes em pedidos de auxílio estudantil.
Durante o treinamento, observa que, em determinado nó, todos os registros pertencem à classe “Fraude”, resultando em impureza igual a 0,0. Ele relembra que o CART utiliza uma métrica baseada na probabilidade de um elemento ser classificado incorretamente, considerando a distribuição das classes no nó.

Com base nisso, assinale a alternativa que apresenta corretamente a métrica de impureza utilizada pelo algoritmo CART.

A Entropia.

B Índice Gini.

C Ganho de Informação.

D Erro de Classificação.

E Informação Mútua.

ID 190980 Tecnologia da Informação Classificação CEBRASPE 2024

Texto associado

A respeito de KNN ( k-nearest neighbours ), SVM ( support vector machines ), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue os itens a seguir.

O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.

C Certo

E Errado