Suponha que uma secretaria de fazenda pretenda empregar técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para automatizar a análise de justificativas textuais apresentadas por contribuintes em processos administrativos fiscais, buscando identificar padrões de argumentação e indícios de inconsistências. Nesse caso, a abordagem mais adequada para capturar relações semânticas contextuais em textos extensos e gerar representações vetoriais de alta qualidade para classificação automatizada é

A secretaria de fazenda de certo estado visa implantar um sistema inteligente capaz de detectar automaticamente indícios de fraude em notas fiscais eletrônicas, com base em padrões históricos de transações regulares e irregulares. O sistema deverá aprender com exemplos rotulados e ajustar-se continuamente a novos tipos de fraude à medida que recebe novos dados.
Na situação hipotética apresentada, a técnica de inteligência artificial mais adequada para que o sistema em apreço atenda às demandas dessa secretaria de fazenda corresponde ao uso de

Em uma secretaria de fazenda, analistas de dados buscam identificar perfis de contribuintes com padrões semelhantes de comportamento tributário, de modo a orientar auditorias fiscais preventivas. Nesse contexto, a escolha do método analítico deve considerar a ausência de rótulos previamente definidos e o grande volume de atributos numéricos e categóricos associados às declarações.
A partir da situação anterior, assinale a opção em que é corretamente descrita a técnica mais adequada para a finalidade pretendida pelos analistas de dados em questão.

Triggers são um mecanismo fundamental para que se garanta a integridade dos dados e a consistência das transações. Eles são uma forma de controle de fluxo dentro de uma base de dados.

Em relação aos tipos e modos de execução de triggers em sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais, assinale a opção correta.

Em sistemas de gerenciamento de bancos de dados que seguem o padrão SQL, os mecanismos de autorização permitem controlar o acesso de usuários e roles a objetos e dados. A respeito das formas de autorização suportadas em bancos de dados relacionais, julgue os itens a seguir.
I O comando GRANT é utilizado para conceder privilégios de acesso, e a cláusula WITH GRANT OPTION permite que o destinatário repasse o privilégio a outros usuários.
II O privilégio REFERENCES é exigido para a criação de chaves estrangeiras ou restrições CHECK que referenciem outra relação.
III O conceito de roles permite a atribuição de privilégios a grupos lógicos de usuários, podendo haver herança de privilégios entre roles.
IV O mecanismo de autorização em nível de linha — como o VPD (virtual private database) do Oracle — permite restringir o acesso a tuplas específicas de uma relação, aplicando automaticamente predicados baseados no usuário da sessão.

Em qualquer implementação SQL padrão, as autorizações podem ser concedidas sobre tuplas individuais, sem necessidade de extensões específicas do SGBD.
Estão certos apenas os itens

contribuinte(
 id_contribuinte INTEGER PRIMARY KEY,
 nome VARCHAR(100));

pagamento(
id_pagamento INTEGER PRIMARY KEY,
id_contribuinte INTEGER,
valor DECIMAL(12,2),
FOREIGN KEY (id_contribuinte) REFERENCES
contribuinte(id_contribuinte));

As tabelas contribuinte e pagamento apresentadas anteriormente fazem parte do banco de dados da secretaria de fazenda de certo ente federativo. A administração tributária deste ente deseja listar os nomes dos contribuintes cujo valor total de pagamentos é superior à média total dos pagamentos de todos os contribuintes.

A partir dessa situação hipotética, assinale a opção em que é corretamente apresentada a instrução adequada, de acordo com o padrão SQL/ANSI, para se obter a lista desejada pela administração tributária.

SELECT c.nome, SUM(p.valor)
FROM contribuinte c JOIN pagamento p
USING (id_contribuinte)
HAVING SUM(p.valor) > ALL (SELECT AVG(valor)
FROM pagamento)

SELECT c.nome, SUM(p.valor) AS total
FROM contribuinte c JOIN pagamento p
ON c.id_contribuinte = p.id_contribuinte
GROUP BY c.nome
HAVING SUM(p.valor) > (SELECT AVG(valor) FROM
pagamento)

SELECT c.nome, p.valor
FROM contribuinte c
JOIN pagamento p ON c.id_contribuinte =
p.id_contribuinte
HAVING p.valor > AVG(valor)

SELECT c.nome, SUM(p.valor) AS total
FROM contribuinte c JOIN pagamento p
ON c.id_contribuinte = p.id_contribuinte
WHERE SUM(p.valor) > (SELECT AVG(valor) FROM
pagamento)
GROUP BY c.nome

SELECT c.nome, SUM(p.valor) AS total
FROM contribuinte c LEFT JOIN pagamento p
ON c.id_contribuinte = p.id_contribuinte
GROUP BY c.nome
WHERE SUM(p.valor) > (SELECT AVG(valor) FROM
pagamento)

Em certa secretaria de fazenda, as tabelas contribuinte e pagamento armazenam, respectivamente, informações cadastrais e registros de pagamentos realizados pelos contribuintes, da seguinte forma.

Tabela contribuinte (id_contribuinte, nome)

Tabela pagamento(id_pagamento, id_contribuinte, valor, data_pagamento)

A administração tributária deve identificar pagamentos cujos valores estejam abaixo da média individual dos pagamentos de cada contribuinte, visando à detecção de possíveis inconsistências ou tentativas de fraude.

Considerando essa situação hipotética, assinale a opção em que é apresentada a instrução SQL por meio da qual a operação visada pela administração tributária será corretamente realizada.

SELECT c.nome, p.valor
FROM contribuinte c, pagamento p
WHERE p.id_contribuinte = c.id_contribuinte
AND p.valor < ALL (
 SELECT AVG(valor)
 FROM pagamento
 GROUP BY id_contribuinte)

SELECT c.nome, p.valor
FROM contribuinte c
JOIN pagamento p ON c.id_contribuinte =
p.id_contribuinte
WHERE p.valor < AVG(p.valor)

SELECT c.nome, p.valor
FROM contribuinte c
JOIN pagamento p ON c.id_contribuinte =
p.id_contribuinte
WHERE p.valor < (SELECT AVG(valor) FROM
pagamento)

SELECT c.nome, p.valor
FROM contribuinte c
JOIN pagamento p ON c.id_contribuinte =
p.id_contribuinte
WHERE p.valor < (
 SELECT AVG(valor)
 FROM pagamento
 WHERE pagamento.id_contribuinte =
c.id_contribuinte)

SELECT nome, valor
FROM contribuinte
WHERE valor < (
 SELECT AVG(valor)
 FROM pagamento
 WHERE pagamento.id_contribuinte =
contribuinte.id_contribuinte)

Determinada secretaria de fazenda adota um sistema de controle e arrecadação que tem as seguintes relações:

• CONTRIBUINTE(CPF_CNPJ, Nome_RazaoSocial, 
  Endereco, InscricaoEstadual);
• TRIBUTO(CodigoTributo, NomeTributo, AliquotaBase);
• LANCAMENTO_FISCAL(IDLancamento, 
  DataVencimento, ValorDevido, CPF_CNPJ, 
  CodigoTributo).

Um agente fazendário de TI da referida secretaria deseja obter, em álgebra relacional, o nome e o valor devido de todos os contribuintes que possuem lançamentos fiscais referentes ao tributo denominado ICMS. Para tal fim, serão utilizadas as operações de seleção (σ), projeção (π) e junção (⨝). Sabe-se que a aplicação precoce de seleções é uma forma de otimização da consulta.

A partir das informações da situação precedente e considerando que a ordem de execução das operações está indicada explicitamente pelos parênteses, assinale a opção que representa corretamente a expressão, em álgebra relacional, cujo resultado será o desejado pelo agente fazendário.

π Nome_RazaoSocial, ValorDevido (σ NomeTributo
= 'ICMS' ((CONTRIBUINTE ⋈ LANCAMENTO_FISCAL)
⋈ TRIBUTO))

σ NomeTributo = 'ICMS' (π Nome_RazaoSocial,
ValorDevido (CONTRIBUINTE ⋈ LANCAMENTO_FISCAL
⋈ TRIBUTO))

σ NomeTributo = 'ICMS' (π Nome_RazaoSocial,
ValorDevido (CONTRIBUINTE ⋈ LANCAMENTO_FISCAL
⋈ TRIBUTO))

π Nome_RazaoSocial, ValorDevido ((σ
NomeTributo =  'ICMS' (TRIBUTO)) ⋈
LANCAMENTO_FISCAL ⋈ CONTRIBUINTE)

π Nome_RazaoSocial, ValorDevido ((CONTRIBUINTE
⋈ LANCAMENTO_FISCAL) ⋈ σ NomeTributo = 'ICMS'
(TRIBUTO))

Em uma secretaria de fazenda, foi projetado um sistema de informação gerencial e fiscal com base em um modelo de dados relacional que contempla as seguintes entidades:
● CONTRIBUINTE (identificado por CPF_CNPJ, com atributos como Nome_RazaoSocial, Endereco, InscricaoEstadual);
● TRIBUTO (identificado por CodigoTributo, com atributos como NomeTributo, AliquotaBase);
● LANCAMENTO_FISCAL (representa a obrigação tributária individual e tem como atributos IDLancamento, DataVencimento, ValorDevido).
As seguintes regras de negócio foram estabelecidas:
● um CONTRIBUINTE pode ter zero ou múltiplos LANCAMENTOS_FISCAIS;
● cada LANCAMENTO_FISCAL deve estar associado a exatamente um CONTRIBUINTE;
● cada LANCAMENTO_FISCAL deve estar associado a exatamente um TRIBUTO;
● um TRIBUTO pode estar vinculado a zero ou múltiplos LANCAMENTOS_FISCAIS.

Considerando-se as informações fornecidas na situação hipotética precedente e os princípios de integridade referencial em bancos de dados relacionais, é correto afirmar que a tabela LANCAMENTO_FISCAL deve

Suponha que certa secretaria de fazenda necessite armazenar milhões de notas fiscais eletrônicas (NF-e) diariamente, e que esses documentos sejam gerados em formato XML ou JSON, com estrutura parcialmente flexível, mas com exigência de integridade transacional e rastreabilidade completa dos dados fiscais. Nesse caso, considerados os requisitos de alta volumetria, consistência dos dados e flexibilidade de esquema, a estratégia de arquitetura de dados mais adequada para esse cenário contempla a utilização de um banco de dados