Foram encontradas 200 questões.
Para responder a questão, considere o
seguinte trecho de uma matéria sobre tecnologia:
“A computação quântica representa um dos mais significativos avanços tecnológicos das últimas décadas, e mostra sinais significativos da revolução de campos tão diversos
quanto a criptografia, a farmacologia e a inteligência artificial (…) Em 2019, a Google anunciou a ‘supremacia quântica’ com seu processador Sycamore, capaz de realizar, em
200 segundos, uma tarefa específica que levaria 10.000 anos
para ser realizada por um supercomputador clássico.”
(Disponível em: https://www.defesaemfoco.com.br/a-origem-do-computador-
-quantico-uma-jornada-da-teoria-a-pratica/#google_vignette, 24.05.2026.
Adaptado)
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Sobre os lados de um retângulo ABCD estão os pontos F, M e N, conforme mostra a figura a seguir, de maneira
que AM = MN = ND:
Sabendo que a área do triângulo CDM é 21 cm2 , a área do triângulo CFM é
Sabendo que a área do triângulo CDM é 21 cm2 , a área do triângulo CFM é
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Em um parque, uma lagoa se esvazia e se enche de
água regularmente. Com a lagoa vazia, um fluxo de
água começa a enchê-la, o qual é interrompido quando
ela fica cheia, e, logo em seguida, a lagoa volta a se
esvaziar. Entre a lagoa começar a receber água, ficar
cheia e se esvaziar, passam-se 15 minutos. Após a lagoa ficar vazia, passam-se 20 horas até que o processo
recomece, ou seja, a lagoa voltar a receber o fluxo de
água.
Certo ano, no dia 16 de junho, essa lagoa começou a receber o fluxo de água às 6h. Nesse mês de junho, a última vez que essa lagoa começou a receber água foi no dia 30 às
Certo ano, no dia 16 de junho, essa lagoa começou a receber o fluxo de água às 6h. Nesse mês de junho, a última vez que essa lagoa começou a receber água foi no dia 30 às
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No início de maio de 2026, apenas uma parte dos 588
funcionários de uma empresa já havia feito o treinamento de prevenção e combate a incêndio, obrigatório para
todos os funcionários. Durante esse mês, fizeram o treinamento 40% dos funcionários que ainda não tinham
feito, de maneira que, ao fim desse mês, o número total
de funcionários que já haviam realizado o treino era o
triplo daqueles que ainda não haviam feito.
No fim de maio de 2026, o número de funcionários que ainda necessitavam realizar o treinamento era
No fim de maio de 2026, o número de funcionários que ainda necessitavam realizar o treinamento era
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Na faixa de pedestre de maior movimentação em uma
cidade, entre 8h e 16h é estimado que, a cada vez que
o semáforo indica permissão para o pedestre atravessar
(boneco verde), 37 pessoas atravessam a rua do lado
par para o lado ímpar, e 48 pessoas atravessam do lado
ímpar para o lado par.
De acordo com essa estimativa, se no período considerado 10.200 pessoas atravessaram essa faixa, quantas pessoas foram do lado par da rua para o lado ímpar?
De acordo com essa estimativa, se no período considerado 10.200 pessoas atravessaram essa faixa, quantas pessoas foram do lado par da rua para o lado ímpar?
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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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Questão presente nas seguintes provas
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/,
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