Analise as imagens abaixo.

Segundo Fleck e Kraemer (2017), a concepção desse tipo de equipamento no treinamento resistido é:

Em "Perda da realidade na neurose e na psicose" (1924), Freud elenca fatores que caracterizam e diferenciam a neurose da psicose em relação à perda da realidade. Com base nesse texto, assinale a opção correta.

Segundo Angerami-Camon, Chiattone e Meleti (2003), em "A Psicologia no Hospital", como se chama uma das atividades programadas pelo Serviço de Psicologia em que as crianças internadas têm a oportunidade de vivenciar ou mesmo assistir à situação real que vivenciam a cada dia no hospital, assim como a equipe de saúde tem a oportunidade de se espelhar e refletir sobre as próprias atitudes perante as crianças?

Em "Terapia cognitivo-comportamental: teoria e prática", Beck (2014) descreve uma 'hierarquia da cognição', cujo processo segue uma determinada sequência. Assinale a opção que apresenta, segundo a autora, a ordem correta dessa sequência.

Determinada topologia de Rede Neural Artificial profunda (RNA) foi treinada em diferentes funções escritas em linguagem Python. Cada uma das formas de treino foram parametrizadas nas funções treino1, treino2 e treino3, expressas no código abaixo.

def treino1(rede_neural, n0, learning_rate):

gradiente = 0

for amostra in lista_amostras:

saida = rede_neural.get_saida(amostra.valor)

erro = rede_neural.get_erro(saida, amostra.saida_esperada)

gradiente += rede_neural.backpropagation(erro)

rede_neural.update.weights(n0 = gradiente)

return rede_neural

def treino2(reda_neural, n0):

for amostra in lista_amostras:

saida = rede_neural,get_saida(amostra.valor)

erro = rede_neural.get_erro(saida, amostra.saida_esperada)

gradiente = rede_neural, backpropagation(erro)

rede_neural.update_weights (n0 = gradiente)

return rede_neural

def treino3{rede_neural, n0, fator_n);

n = n0

for amostra in lista_amostras:

saida = rede_neural.get_saida(amostra.valor)

erro = rede_neural.get_erro(saida, amostra.saida_esperada)

gradiente = rede_neural.backpropagation(erro)

rede_neural.update_weights(n = gradiente)

n += fator n

return rede_neural

Assim, "rede_neural" representa o modelo de Aprendizado de Máquina e possui os métodos get_saida, que calcula o valor previsto pela rede com base na entrada e o método get_erro, que calcula o erro com base no valor previsto e no valor de referência, respectivamente. Além disso, o objeto "rede_neural" armazena todos os parâmetros da rede, possui a função "backpropagation" para calcular o gradiente do erro em um hiperespaço vetorial, no qual cada dimensão corresponde a um peso e a função "update_weights" para somar aos pesos o valor fornecido em seu argumento. Assinale a opção correta tendo como base os códigos apresentados.

A turma A, com 484 alunos, e a turma B, com 576 alunos, do Curso de Formação de Oficiais, tiveram notas médias de 90 e 85, com desvios padrões 33 e 18, respectivamente. Após realização do teste de hipótese bilateral, é correto afirmar que:

Em relação aos números índices, analise as afirmativas abaixo e assinale a opção correta.

I- Os índices de Fisher e de Marshall-Edgworth satisfazem o critério de decomposição das causas.

II- Os índices de Laspeyres e de Paasche não satisfazem o critério da decomposição das causas.

III- O índice de Divisia não satisfaz o critério de decomposição das causas.

IV- O índice de Drobish satisfaz o critério de decomposição das causas.

Considerando o teste de flexão de braços no solo, de acordo com as diretrizes do Colégio Americano de Medicina do Esporte (2018), assinale a opção correta.

Segundo Fleck e Kraemer (2017), em relação às diferenças fisiológicas e de desempenho entre os sexos é correto afirmar que:

Segundo Araújo (2009), Shannon e Weaver reconhecem as questões relativas à comunicação que envolvem três níveis de problemas. São eles: