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Foram encontradas 295 questões.

A sequência a seguir foi criada com um padrão lógico-matemático:

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 5, …

Considerando esse padrão, é possível determinar os elementos em qualquer posição da sequência. Sejam F o 125° e G o 165° elementos dessa sequência, a razão F/G em seu formato irredutível é
 

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Adriana, Bruna e Carla são amigas e suas idades são 35, 42 e 48 anos, não necessariamente nessa ordem. Elas têm profissões diferentes, sendo uma delas médica, outra advogada e outra professora. Também é conhecido o fato de que Adriana não tem 48 anos e é prima da médica. Já a professora mora bem perto da Adriana, e Carla já passava dos 10 anos de idade quando a futura professora nasceu.

Com essas informações, é correto afirmar que a diferença entre a soma das idades da médica e da advogada e a soma das idades de Adriana e de Bruna é igual a
 

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Um artesão tinha à sua disposição um bloco compacto de madeira, com formato cúbico, cujo volume era de 4.096 cm3 . Ele dividiu esse cubo, sem perda de material, em oito cubos iguais. Quatro desses cubos o artesão desbastou até que ficassem, cada um, com o formato de um cilindro, cuja base circular tinha diâmetro de medida igual à aresta do cubo e cuja altura era a mesma altura do cubo; outros três desses cubos ele desbastou até que ficassem cada um com o formato de uma pirâmide cuja base era uma das faces do cubo e cuja altura era igual à altura do cubo; um desses oito cubos o artesão não alterou.

Ao realizar esse trabalho de criação dessas oito peças, o volume de madeira que o artesão desbastou correspondia, em relação ao bloco de madeira inicial, a

Adote: π = 3
 

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Para realçar um discurso de sucesso, o diretor de uma empresa quer expor os resultados positivos dos últimos 6 meses por meio de uma análise das medidas de tendência central que são: média, mediana e moda. Os resultados a serem considerados são os totais de vendas de cada mês, que são, respectivamente e em milhões de reais: 23, 16, 17, 20, 8 e 16.

O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
 

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Uma senha de acesso a um computador é composta de 7 caracteres distintos, que são, nesta ordem: 3 letras dentre as letras A, B, C, D e E e 4 algarismos dentre os algarismos 1, 2, 3, 4 e 5. A primeira letra utilizada na senha deve ser seguida de outras duas letras que sejam, em relação à ordem alfabética, posteriores à primeira letra, e essas outras duas letras devem estar em ordem alfabética. O primeiro algarismo utilizado na senha deve ser seguido de outros três algarismos que sejam menores do que esse primeiro algarismo.

Considerando todas as possibilidades de criação dessas senhas, a probabilidade de uma delas ser sorteada e ser uma senha que inicie com a letra B e termine com o algarismo 2 é
 

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Curiosamente, a cotação anual de um ativo sofreu reajustes positivos e sucessivos de, respectivamente, 3%, 40%, 3%, 40%, 3%, 40% e 3%.

Enunciado 4894478-1

Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
 

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Está em conformidade com a norma-padrão de emprego e colocação pronominal a frase:
 

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Leia o texto a seguir para responder à questão:
    O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa (IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de informações para que o modelo aprenda sobre linguagem, padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
    Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de IA para países mais permissivos; menor precisão diante da menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta e concentração de inovação em ambientes fechados.
    O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
    Diferentemente de um livro digital ou de uma música arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala. Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar o treinamento desses modelos como se fosse equivalente ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou literária.
     No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais, quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a exploração normal da obra; e não causar dano injustificado aos interesses do autor.
    Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos, para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade, sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação. www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Considere o 3° parágrafo do texto:

    O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.

Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
 

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Leia o texto a seguir para responder à questão:
    O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa (IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de informações para que o modelo aprenda sobre linguagem, padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
    Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de IA para países mais permissivos; menor precisão diante da menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta e concentração de inovação em ambientes fechados.
    O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
    Diferentemente de um livro digital ou de uma música arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala. Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar o treinamento desses modelos como se fosse equivalente ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou literária.
     No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais, quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a exploração normal da obra; e não causar dano injustificado aos interesses do autor.
    Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos, para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade, sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação. www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Está em conformidade com o que se afirma no texto e com a norma-padrão de concordância verbal e nominal a frase:
 

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Leia o texto a seguir para responder à questão:
    O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa (IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de informações para que o modelo aprenda sobre linguagem, padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
    Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de IA para países mais permissivos; menor precisão diante da menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta e concentração de inovação em ambientes fechados.
    O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
    Diferentemente de um livro digital ou de uma música arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala. Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar o treinamento desses modelos como se fosse equivalente ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou literária.
     No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais, quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a exploração normal da obra; e não causar dano injustificado aos interesses do autor.
    Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos, para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade, sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação. www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Assinale a alternativa em que o vocábulo destacado pode ser substituído, mantendo-se o sentido do trecho, pelo que está entre colchetes, empregado em sentido figurado.
 

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