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A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue os próximos itens.
A bioinformática, embora demande alta especialização, é uma área bem explorada, destacando-se sua importância como ferramenta para análise de dados genéticos, genômicos e fenotípicos por meio das plataformas Python e R.
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A respeito do tratamento e análise de grandes volumes de dados, julgue os itens que se seguem.
O pré-processamento de dados, que inclui as etapas de limpeza e normalização, é opcional no tratamento de grandes volumes de dados, pois ferramentas modernas como o Spark conseguem lidar com dados brutos de forma eficiente.
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A respeito do tratamento e análise de grandes volumes de dados, julgue os itens que se seguem.
A amostragem aleatória simples é a técnica mais eficiente para a análise de grandes volumes de dados, pois reduz o tempo de processamento sem comprometer a precisão dos resultados.
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Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir, que versam sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
Considerando-se que o alvo do modelo seja identificar casos para aprovação de garantia, a métrica ideal de sucesso é a da precisão, pois objetiva minimizar falsos negativos.
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Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir, que versam sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
O algoritmo de regressão linear é indicado para resolver o problema em questão, pois estima valores contínuos, que podem ser usados para decidir pela aprovação ou pela negação.
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A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.
Em relação aos formatos de dados usados na genômica, independentemente de compressão, os dados brutos de sequenciamento são recebidos no formato FASTQ; para os genomas de referência, os formatos são FASTA para a sequência e GFF/GTF para anotações.
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A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.
O programa NCBI BLAST gera uma tabela ordenada com o detalhamento dos melhores candidatos em termos de similaridade, a qual contém campos como os identificadores e a descrição da sequência no banco, o escore do alinhamento e a porcentagem de homologia.
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A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.
O programa AlphaFold realiza a predição da estrutura terciária de proteínas a partir de sua estrutura primária utilizando técnicas de inteligência artificial e oferece modelos computacionais comparáveis com as estruturas resolvidas experimentalmente.
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A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.
Bancos de dados biológicos contêm diversos tipos de dados, como sequências, estruturas de biomoléculas ou artigos científicos. Entre eles, o UniProt e o Protein Data Bank (PDB) são exclusivos para sequências de proteínas.
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Em relação à inserção da inteligência artificial (IA) no agronegócio, julgue os itens que se seguem.
O objetivo da IA na agricultura é reconhecer cenários, tomar decisões e julgar resultados, amparada no processamento rápido de uma grande quantidade de dados, contexto que profissionais humanos seriam incapazes de fazer de forma rápida e eficaz.
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