Foram encontradas 60 questões.
Um total de 1.170 folhas de papel sulfite, sendo 450
na cor amarela e as demais na cor branca, serão distribuídas em envelopes, de modo que cada envelope venha
conter x unidades de folha na cor amarela e y unidades
de folhas na cor branca, sem sobrar folha fora dos envelopes.
Se a escolha do número de envelopes for feita pelo maior número possível e atendendo as condições apresentadas, a diferença y – x será igual a
Se a escolha do número de envelopes for feita pelo maior número possível e atendendo as condições apresentadas, a diferença y – x será igual a
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As 483 cadeiras alugadas para um evento foram distribuídas em formação retangular, em filas, sendo que cada
fila continha a mesma quantidade de cadeiras. A distribuição foi feita em x filas, com (x + 2) cadeiras em cada fila,
numerando-se as filas, em ordem.
Ficou decidido pelo cerimonial do evento que os convidados que fossem chegando ocupariam, inicialmente, as cadeiras da primeira fila, até preenchê-la totalmente; depois, as cadeiras da segunda fila, e assim sucessivamente, de modo que uma fila somente passaria a ter as cadeiras ocupadas quando a fila anterior estivesse totalmente ocupada, o que foi cumprido.
Sabendo-se que nenhum convidado deixou a festa antes do seu encerramento, é correto afirmar que o número de filas com as cadeiras totalmente ocupadas quando o evento contou com exatamente 320 convidados sentados nas cadeiras era igual a
Ficou decidido pelo cerimonial do evento que os convidados que fossem chegando ocupariam, inicialmente, as cadeiras da primeira fila, até preenchê-la totalmente; depois, as cadeiras da segunda fila, e assim sucessivamente, de modo que uma fila somente passaria a ter as cadeiras ocupadas quando a fila anterior estivesse totalmente ocupada, o que foi cumprido.
Sabendo-se que nenhum convidado deixou a festa antes do seu encerramento, é correto afirmar que o número de filas com as cadeiras totalmente ocupadas quando o evento contou com exatamente 320 convidados sentados nas cadeiras era igual a
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Um gráfico de setores representa a distribuição de todas as respostas “SIM”, “NÃO” e “TALVEZ”, dadas por pesquisados
a uma pesquisa realizada, sendo essas respostas as únicas possíveis.
Sabendo-se que cada pesquisado assinalou apenas uma das respostas, que o número de respostas “NÃO” corresponde ao dobro do número de respostas “TALVEZ” e que o número de respostas “SIM” foi 50% maior do que o número de respostas “NÃO”, é correto afirmar que a medida do ângulo central correspondente à representação do número de respostas “SIM” dadas à pesquisa é de:
Sabendo-se que cada pesquisado assinalou apenas uma das respostas, que o número de respostas “NÃO” corresponde ao dobro do número de respostas “TALVEZ” e que o número de respostas “SIM” foi 50% maior do que o número de respostas “NÃO”, é correto afirmar que a medida do ângulo central correspondente à representação do número de respostas “SIM” dadas à pesquisa é de:
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Uma reportagem publicada em 26.02.2025, abordando
uma pesquisa realizada com pessoas com idades de 14
a 28 anos, indicou que quatro em cada cinco pessoas
da Geração Z já deixaram de comprar um produto após
descobrirem algo negativo sobre a marca.
(https://forbes.com.br/forbes-mkt/2025/02/4-em-cada-5-pessoasda-geracao-z-ja-deixaram-de-comprar-um-produtopor-conta-de-ma-reputacao-da-marca/)
Supondo-se que, nessa pesquisa, 252 pesquisados teriam informado que já deixaram de comprar um produto pelo motivo em questão, o número de pesquisados que não deram essa resposta seria igual a
(https://forbes.com.br/forbes-mkt/2025/02/4-em-cada-5-pessoasda-geracao-z-ja-deixaram-de-comprar-um-produtopor-conta-de-ma-reputacao-da-marca/)
Supondo-se que, nessa pesquisa, 252 pesquisados teriam informado que já deixaram de comprar um produto pelo motivo em questão, o número de pesquisados que não deram essa resposta seria igual a
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Considere a seguinte informação publicada na página
eletrônica do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais,
em 14.05.2026, sobre a trajetória do desaceleração do
desmatamento em área protegida pela Lei da Mata Atlântica, dados apresentados no Atlas dos Remanescentes
Florestais da Mata Atlântica 2024–2025:
O levantamento registrou redução de 40% na supressão de florestas maduras da Mata Atlântica, que passou de x hectares no período anterior para 8,7 hectares no atual relatório.
(https://www.gov.br/inpe/pt-br/assuntos/ultimas-noticias/atlas-damata-atlantica-registra-menor-indice-historico-de-desmatamentoem-40-anos-de-monitoramento. Adaptado)
Com base nas informações apresentadas, é correto afirmar que o x é um valor compreendido entre
O levantamento registrou redução de 40% na supressão de florestas maduras da Mata Atlântica, que passou de x hectares no período anterior para 8,7 hectares no atual relatório.
(https://www.gov.br/inpe/pt-br/assuntos/ultimas-noticias/atlas-damata-atlantica-registra-menor-indice-historico-de-desmatamentoem-40-anos-de-monitoramento. Adaptado)
Com base nas informações apresentadas, é correto afirmar que o x é um valor compreendido entre
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- SintaxeRegência
- SintaxeCrase
- SintaxePalavras com Múltiplas FunçõesFunções da Palavra “que”
- SintaxeFrase, Oração e PeríodoOração SubordinadaSubordinada Substantiva
Leia o texto para responder à questão.
IA é usada por técnicos, equipe médica
e gestores de times de futebol
As decisões estratégicas dentro das quatro linhas do
campo de futebol sempre foram baseadas em observação direta, experiência acumulada e intuição do treinador. O avanço da ciência da computação nos últimos anos vem alterando
esse quadro. Novas pesquisas na área da inteligência artificial (IA) têm disponibilizado ferramentas que podem ampliar
o repertório dos técnicos, munindo esses profissionais com
sistemas capazes de analisar milhares de dados por partida,
identificar padrões coletivos de jogo e apoiar decisões técnicas e gerenciais.
A análise dos dados de jogadores nos jogos – movimentação, capacidade de explosão, roubos de bola e outras características importantes – é uma das grandes vantagens da
integração da IA no futebol, segundo um artigo de revisão
elaborado por um grupo de pesquisadores do Brasil, de Portugal e do Reino Unido, que analisou 32 estudos feitos na
área.
“A revisão mostra que os modelos de inteligência artificial
conseguem transformar dados complexos das partidas em
informação útil para os treinadores. Tudo de maneira muito
rápida”, contou à Pesquisa FAPESP o cientista do esporte
Luís Branquinho, do Instituto Politécnico de Portalegre, em
Portugal, um dos autores do estudo. As informações fornecidas pelos modelos de IA, ele explica, indicam a posição dos
jogadores e da bola em cada milissegundo da partida, indo
muito além do que o auxiliar técnico pode perceber, anotar e
analisar depois, mesmo com o apoio de outros membros da
comissão técnica.
A IA também pode beneficiar os departamentos médicos
dos times de futebol – e, em última instância, o setor financeiro do clube – com a prevenção de lesões nos jogadores. “As
novas técnicas não impedem uma lesão súbita, mas permitem acompanhar a evolução de possíveis danos no corpo do
atleta”, conta Branquinho.
(Enrico Di Gregorio. https://revistapesquisa.fapesp.br/,
maio de 2026. Adaptado)
Em conformidade com a norma-padrão, as lacunas devem ser preenchidas, respectivamente, com:
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Leia o texto para responder à questão.
IA é usada por técnicos, equipe médica
e gestores de times de futebol
As decisões estratégicas dentro das quatro linhas do
campo de futebol sempre foram baseadas em observação direta, experiência acumulada e intuição do treinador. O avanço da ciência da computação nos últimos anos vem alterando
esse quadro. Novas pesquisas na área da inteligência artificial (IA) têm disponibilizado ferramentas que podem ampliar
o repertório dos técnicos, munindo esses profissionais com
sistemas capazes de analisar milhares de dados por partida,
identificar padrões coletivos de jogo e apoiar decisões técnicas e gerenciais.
A análise dos dados de jogadores nos jogos – movimentação, capacidade de explosão, roubos de bola e outras características importantes – é uma das grandes vantagens da
integração da IA no futebol, segundo um artigo de revisão
elaborado por um grupo de pesquisadores do Brasil, de Portugal e do Reino Unido, que analisou 32 estudos feitos na
área.
“A revisão mostra que os modelos de inteligência artificial
conseguem transformar dados complexos das partidas em
informação útil para os treinadores. Tudo de maneira muito
rápida”, contou à Pesquisa FAPESP o cientista do esporte
Luís Branquinho, do Instituto Politécnico de Portalegre, em
Portugal, um dos autores do estudo. As informações fornecidas pelos modelos de IA, ele explica, indicam a posição dos
jogadores e da bola em cada milissegundo da partida, indo
muito além do que o auxiliar técnico pode perceber, anotar e
analisar depois, mesmo com o apoio de outros membros da
comissão técnica.
A IA também pode beneficiar os departamentos médicos
dos times de futebol – e, em última instância, o setor financeiro do clube – com a prevenção de lesões nos jogadores. “As
novas técnicas não impedem uma lesão súbita, mas permitem acompanhar a evolução de possíveis danos no corpo do
atleta”, conta Branquinho.
(Enrico Di Gregorio. https://revistapesquisa.fapesp.br/,
maio de 2026. Adaptado)
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Leia o texto para responder à questão.
IA é usada por técnicos, equipe médica
e gestores de times de futebol
As decisões estratégicas dentro das quatro linhas do
campo de futebol sempre foram baseadas em observação direta, experiência acumulada e intuição do treinador. O avanço da ciência da computação nos últimos anos vem alterando
esse quadro. Novas pesquisas na área da inteligência artificial (IA) têm disponibilizado ferramentas que podem ampliar
o repertório dos técnicos, munindo esses profissionais com
sistemas capazes de analisar milhares de dados por partida,
identificar padrões coletivos de jogo e apoiar decisões técnicas e gerenciais.
A análise dos dados de jogadores nos jogos – movimentação, capacidade de explosão, roubos de bola e outras características importantes – é uma das grandes vantagens da
integração da IA no futebol, segundo um artigo de revisão
elaborado por um grupo de pesquisadores do Brasil, de Portugal e do Reino Unido, que analisou 32 estudos feitos na
área.
“A revisão mostra que os modelos de inteligência artificial
conseguem transformar dados complexos das partidas em
informação útil para os treinadores. Tudo de maneira muito
rápida”, contou à Pesquisa FAPESP o cientista do esporte
Luís Branquinho, do Instituto Politécnico de Portalegre, em
Portugal, um dos autores do estudo. As informações fornecidas pelos modelos de IA, ele explica, indicam a posição dos
jogadores e da bola em cada milissegundo da partida, indo
muito além do que o auxiliar técnico pode perceber, anotar e
analisar depois, mesmo com o apoio de outros membros da
comissão técnica.
A IA também pode beneficiar os departamentos médicos
dos times de futebol – e, em última instância, o setor financeiro do clube – com a prevenção de lesões nos jogadores. “As
novas técnicas não impedem uma lesão súbita, mas permitem acompanhar a evolução de possíveis danos no corpo do
atleta”, conta Branquinho.
(Enrico Di Gregorio. https://revistapesquisa.fapesp.br/,
maio de 2026. Adaptado)
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- SemânticaDenotação e Conotação
- Interpretação de TextosFiguras e Vícios de LinguagemFiguras de Linguagem
Leia o texto para responder à questão.
IA é usada por técnicos, equipe médica
e gestores de times de futebol
As decisões estratégicas dentro das quatro linhas do
campo de futebol sempre foram baseadas em observação direta, experiência acumulada e intuição do treinador. O avanço da ciência da computação nos últimos anos vem alterando
esse quadro. Novas pesquisas na área da inteligência artificial (IA) têm disponibilizado ferramentas que podem ampliar
o repertório dos técnicos, munindo esses profissionais com
sistemas capazes de analisar milhares de dados por partida,
identificar padrões coletivos de jogo e apoiar decisões técnicas e gerenciais.
A análise dos dados de jogadores nos jogos – movimentação, capacidade de explosão, roubos de bola e outras características importantes – é uma das grandes vantagens da
integração da IA no futebol, segundo um artigo de revisão
elaborado por um grupo de pesquisadores do Brasil, de Portugal e do Reino Unido, que analisou 32 estudos feitos na
área.
“A revisão mostra que os modelos de inteligência artificial
conseguem transformar dados complexos das partidas em
informação útil para os treinadores. Tudo de maneira muito
rápida”, contou à Pesquisa FAPESP o cientista do esporte
Luís Branquinho, do Instituto Politécnico de Portalegre, em
Portugal, um dos autores do estudo. As informações fornecidas pelos modelos de IA, ele explica, indicam a posição dos
jogadores e da bola em cada milissegundo da partida, indo
muito além do que o auxiliar técnico pode perceber, anotar e
analisar depois, mesmo com o apoio de outros membros da
comissão técnica.
A IA também pode beneficiar os departamentos médicos
dos times de futebol – e, em última instância, o setor financeiro do clube – com a prevenção de lesões nos jogadores. “As
novas técnicas não impedem uma lesão súbita, mas permitem acompanhar a evolução de possíveis danos no corpo do
atleta”, conta Branquinho.
(Enrico Di Gregorio. https://revistapesquisa.fapesp.br/,
maio de 2026. Adaptado)
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Leia o texto para responder à questão.
IA é usada por técnicos, equipe médica
e gestores de times de futebol
As decisões estratégicas dentro das quatro linhas do
campo de futebol sempre foram baseadas em observação direta, experiência acumulada e intuição do treinador. O avanço da ciência da computação nos últimos anos vem alterando
esse quadro. Novas pesquisas na área da inteligência artificial (IA) têm disponibilizado ferramentas que podem ampliar
o repertório dos técnicos, munindo esses profissionais com
sistemas capazes de analisar milhares de dados por partida,
identificar padrões coletivos de jogo e apoiar decisões técnicas e gerenciais.
A análise dos dados de jogadores nos jogos – movimentação, capacidade de explosão, roubos de bola e outras características importantes – é uma das grandes vantagens da
integração da IA no futebol, segundo um artigo de revisão
elaborado por um grupo de pesquisadores do Brasil, de Portugal e do Reino Unido, que analisou 32 estudos feitos na
área.
“A revisão mostra que os modelos de inteligência artificial
conseguem transformar dados complexos das partidas em
informação útil para os treinadores. Tudo de maneira muito
rápida”, contou à Pesquisa FAPESP o cientista do esporte
Luís Branquinho, do Instituto Politécnico de Portalegre, em
Portugal, um dos autores do estudo. As informações fornecidas pelos modelos de IA, ele explica, indicam a posição dos
jogadores e da bola em cada milissegundo da partida, indo
muito além do que o auxiliar técnico pode perceber, anotar e
analisar depois, mesmo com o apoio de outros membros da
comissão técnica.
A IA também pode beneficiar os departamentos médicos
dos times de futebol – e, em última instância, o setor financeiro do clube – com a prevenção de lesões nos jogadores. “As
novas técnicas não impedem uma lesão súbita, mas permitem acompanhar a evolução de possíveis danos no corpo do
atleta”, conta Branquinho.
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