"Desafio Tecnológico: Teste Seu Conhecimento"?

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Qual destes não é um sistema operacional para dispositivos móveis?

Qual destes não é um sistema operacional para dispositivos móveis?

Linux
Android
Windows 10
iOS
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Qual destes não é um navegador de internet popular?

Qual destes não é um navegador de internet popular?

Google Chrome
Mozilla Firefox
Microsoft Excel
Safari
O que significa "www" em um endereço de site?

O que significa "www" em um endereço de site?

Web Wide World
World Wide Web
World Wide Wait
Web World Wide
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O que é um arquivo PDF?

O que é um arquivo PDF?

Printer Data Format
Personal Data File
Portable Document Format
Pretty Document File
O que é um emoji?

O que é um emoji?

Um tipo de biscoito
Um novo tipo de computador
Um pequeno ícone usado para expressar emoções
Um código de programação
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Qual é o princípio por trás da criptografia homomórfica?

Qual é o princípio por trás da criptografia homomórfica?

Cria chaves de criptografia únicas para cada transação.
Permite que um computador decifre dados criptografados.
Permite realizar operações matemáticas em dados criptografados.
Facilita a quebra de códigos criptografados em sistemas complexos.
Qual das seguintes opções descreve melhor o conceito de redes neurais convolucionais (CNNs)?

Qual das seguintes opções descreve melhor o conceito de redes neurais convolucionais (CNNs)?

São redes otimizadas para tarefas de processamento de linguagem natural.
São redes projetadas para trabalhar com dados tabulares.
São redes especializadas em reconhecimento de padrões em imagens.
São redes projetadas para sequências de dados, como texto.
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O que distingue a computação quântica da computação clássica?

O que distingue a computação quântica da computação clássica?

Utiliza qubits em vez de bits para armazenar e processar informações.
Utiliza uma arquitetura de processamento distribuído em vez de centralizada.
É baseada em algoritmos probabilísticos em vez de determinísticos.
Realiza cálculos em computadores analógicos em vez de digitais.
Como as redes neurais recorrentes (RNNs) diferem das redes neurais convolucionais (CNNs)?

Como as redes neurais recorrentes (RNNs) diferem das redes neurais convolucionais (CNNs)?

RNNs são mais adequadas para processamento paralelo de dados.
RNNs podem processar sequências de dados de comprimento variável.
RNNs são menos suscetíveis a problemas de desvanecimento de gradiente.
RNNs são mais eficazes em reconhecimento de padrões em imagens.
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Qual dos seguintes não é um exemplo de aplicação prática de algoritmos de aprendizado por reforço?

Qual dos seguintes não é um exemplo de aplicação prática de algoritmos de aprendizado por reforço?

Previsão de preços de ações no mercado financeiro.
Otimização de rotas de entrega para minimizar o tempo de viagem.
Treinamento de robôs para realizar tarefas complexas em ambientes desconhecidos.
Treinamento de agentes de inteligência artificial para jogar xadrez.
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