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Total de Questões Encontradas: 57.802 de 252.126
Exibindo: Página 449 de 11.561
Questão: 2241 / QT-5726
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Banco de Dados
A integração de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina com assimilação de dados pode aumentar a confiabilidade das previsões por introduzir modelos orientados a dados obtidos por meio de observações. A performance dos modelos de aprendizado de máquina pode ser medida por algumas métricas, como por exemplo a métrica Mean Absolute Error (MAE).

Considere um modelo de regressão usado para prever valores de uma variável, conforme a tabela a seguir. 

Imagem associada para resolução da questão


O MAE para o conjunto de dados representado na tabela será

-

–0,1.

-

–0,02.

-

0,02.

-

0,102.

-

0,3.
Questão: 2242 / QT-5727
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Engenharia Ambiental e Sanitária
Uma abordagem recentemente desenvolvida para estimar concentrações de agentes poluentes na atmosfera busca integrar assimilação de dados variacional e processos Gaussianos para aperfeiçoar previsões. Processos Gaussianos são modelos estatísticos usados em aprendizado de máquina para descrever observações feitas em algum domínio contínuo, tal como espaço ou tempo.

Com relação aos processos Gaussianos para aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) São uma generalização de dimensão infinita das distribuições normais multivariáveis, em que cada variável aleatória está diretamente relacionada a algum ponto do domínio contínuo considerado.
( ) São amplamente utilizados em modelos de regressão, em que se busca prever a forma de uma função contínua incorporando-se informações provenientes de observações.
( ) Podem ser utilizados em tarefas de classificação, em que se busca prever a probabilidade de um conjunto de dados de entrada pertencer a uma classe específica.

As afirmativas são, respectivamente,

-

V – V – F.

-

V – F – F.

-

V – V – V.

-

F – F – F.

-

F – F – V.
Questão: 2243 / QT-5728
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Oceanografia Geológica
Aplicações de assimilação de dados em oceanografia produzem análises e previsões de diferentes variáveis que caracterizam o estado dos oceanos. O Escritório de Meteorologia do Reino Unido, mais conhecido como Met Office, utiliza um modelo oceanográfico global, chamado Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM), na implementação de um esquema de assimilação variacional tridimensional, conhecido como NEMOVAR.

Entre as variáveis que fazem parte do vetor de estados utilizado no NEMOVAR, encontram-se

-

salinidade (S) e pressão atmosférica (P).

-

radiação solar (R) e altura da superfície do mar (?). 

-

concentração de nitrogênio (CN) e posição lunar relativa (xL, yL, zL).

-

acidez/alcalinidade (pH) e concentração de biodiversidade marinha (Cb).

-

velocidades horizontais das correntes oceânicas (u, v) e temperatura (T).
Questão: 2244 / QT-5729
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Geologia
A área de assimilação de dados acoplados tem recebido atenção crescente de pesquisadores e tecnologistas interessados em previsão numérica de tempo. Nos esquemas de assimilação acoplados, dois ou mais modelos geofísicos são combinados, frequentemente utilizando também técnicas diferentes de assimilação.

Com relação à área de assimilação de dados acoplados, analise as afirmativas a seguir.

I. Busca-se utilizar os modelos geofísicos simultaneamente, de forma a produzirem previsões/análises consistentes entre si.
II. Busca-se modelar e analisar as interações da atmosfera com os solos, com os oceanos e com as geleiras do planeta, melhorando assim as capacidades de previsão numérica.
III. Combinam-se os modelos geofísicos, de forma que os resultados de previsão de um modelo sirvam de condição de contorno para a solução do(s) outro(s) modelo(s) a ele combinado(s).

Está correto o que se afirma em

-

I, apenas.

-

I e II, apenas.

-

I e III, apenas.

-

II e III, apenas.

-

I, II e III.
Questão: 2245 / QT-5730
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
Cargo: Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Disciplina: Geografia
O treinamento de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações para assimilação de dados meteorológicos exige o uso de bases de dados representativas de estados atmosféricos. Embora bases de dados sintéticas sejam úteis para treinamento, o uso de bases de dados reais é sempre preferível.

Assinale a opção que apresenta a base de dados real que descreve propriedades físicas de uma grande quantidade de situações atmosféricas, e que é utilizada para o treinamento de modelos de temperatura atmosférica. 

-

Climate Atmospheric Trends Dataset (CATD).

-

Global Thermographic Profiles Logger (GTPL).

-

Thermodynamic Initial Guess Retrieval (TIGR).

-

Satellite Temperature Scans Dataset (SaTScan).

-

Thermometric Atmosphere Research Dataset (ThermoARD).
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