Questões de Conhecimentos Técnicos de um determinado Cargo/Área do ano 2013

Lista completa de Questões de Conhecimentos Técnicos de um determinado Cargo/Área do ano 2013 para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.

Um exemplo de formato de imagem com perda na compactação (lossy) e um exemplo sem perda na compactação (lossless) são, respectivamente:

  • A.

    PNG e GIF.

  • B.

    ZIP e ASCII.

  • C.

    RAR e ASCII.

  • D.

    PNG e JPEG.

  • E.

    JPEG e PNG.

Algumas categorias de aplicações de simulação em tempo real conhecidas e usadas na indústria são:

  • A.

    Rapid Control Prototyping (RCP) e Hardware-in-the- -Loop.

  • B.

    Test-Driven Development e Black-Box Testing.

  • C.

    Cyclic Redundancy Check e Finite Impulse Response.

  • D.

    Large Scale Integration e Piecewise Parabolic Method.

  • E.

    Infinite Impulse Response e Rapid Model Development.

Em computação gráfica, renderização refere-se

  • A.

    ao uso de um conjunto de computadores ligados em rede com capacidades de processamento de alto desempenho.

  • B.

    ao desenho inicial de uma cena ou objeto.

  • C.

    ao processo de gerar uma imagem a partir de um modelo que representa objetos.

  • D.

    à extração de parâmetros matemáticos de uma cena existente.

  • E.

    à divisão de uma imagem em objetos.

Em Mineração de Dados, as técnicas de classificação e regressão são usadas respectivamente para:

  • A.

    separar dados em grupos sem superposição e identificar planos de separação entre dados.

  • B.

    calcular rótulos (ou identificadores) para dados e prever valores associados a dados.

  • C.

    aumentar o conhecimento semântico sobre os dados e diminuir o conhecimento semântico sobre os dados.

  • D.

    reduzir o número de instâncias da base de dados e reduzir o número de atributos da base de dados.

  • E.

    calcular rótulos a partir dos dados e verificar a validade dos rótulos calculados.

Alguns exemplos de transformações geométricas aplicáveis a gráficos e modelos em 2D são:

  • A.

    modificação do número de cores, conversão raster para vetor e conversão vetor para raster.

  • B.

    modificação do espaço de cores, transformações para níveis de cinza.

  • C.

    preenchimento de regiões e identificação de bordas.

  • D.

    segmentação e vetorização.

  • E.

    rotação, modificação da escala e translação.

Em Mineração de Dados, o termo “explosão combinatória” refere-se

  • A.

    ao tamanho necessário de uma rede neural para processar dados complexos.

  • B.

    ao grande crescimento de combinações de atributos quando o número de atributos cresce.

  • C.

    ao número necessário de dados para obter classificações com confiabilidade perto de 100%.

  • D.

    ao número de problemas reais que podem ser resolvidos com técnicas de mineração de dados.

  • E.

    ao número de algoritmos e técnicas distintos que podem ser combinados em uma tarefa de mineração de dados.

Algoritmos de busca de associações geralmente criam, em um de seus passos, conjuntos de K-itemsets contendo combinações dos itens presentes na base de dados. Para a tabela apresentada, a quantidade de 1-itemsets, 2-itemsets, 3-itemsets e 4-itemsets é, respectivamente:

  • A.

    2, 4, 8 e 16.

  • B.

    0, 2, 3 e 0.

  • C.

    5, 5, 1 e 0.

  • D.

    5, 10, 10 e 5.

  • E.

    1, 5, 10 e 20.

Ao criar o conjunto de regras de associação usando a tabela apresentada, o suporte para a regra {arroz -> feijão} é:

  • A.

    5/9.

  • B.

    4/22.

  • C.

    8/9.

  • D.

    8/22.

  • E.

    4/9.

Ao criar o conjunto de regras de associação usando a tabela apresentada, a confiança para a regra {feijão -> arroz} é:

  • A.

    4/9.

  • B.

    5/9.

  • C.

    5/8.

  • D.

    5/22.

  • E.

    4/22.

Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen ou SOMs são redes neurais que podem, na sua forma mais simples, ser usadas para:

  • A.

    classificação supervisionada e regressão.

  • B.

    redução de atributos e discretização.

  • C.

    previsão e criação de regras de associação.

  • D.

    agrupamento não supervisionado e visualização.

  • E.

    transformação de atributos e seleção de atributos.

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