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Hipoteticamente, um Tribunal recebeu o bloco de endereços IPv6 2804:1212:fccc::/48 para implementação em pilha dupla (dual-stack) com sua infraestrutura IPv4 existente. Atualmente, o Tribunal utiliza o espaço IPv4 172.18.0.0/16, que foi subdividido em 256 sub-redes (SR) com 254 endereços válidos por SR. Nesse cenário, um analista de redes decidiu replicar a mesma estrutura de 256 SRs no bloco IPv6 recebido. Considerando essa replicação, o primeiro e o último endereço de SR IPv6 correspondem a
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Considerando os fundamentos de circuitos elétricos e as características dos filtros, julgue os itens subsequentes.
Uma das premissas na análise de circuitos RC com comutações e com fontes constantes é o fato de que a tensão no capacitor não pode variar instantaneamente com a transição da chave.
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Considerando que, em uma rede local interna, um computador use o IP 192.168.1.10 e que a rede local acessa a Internet usando o IP 203.0.113.12 público, julgue os itens subsecutivos.
Se o computador em questão enviar uma solicitação para um site na Internet, o dispositivo que faz o NAT na rede local deverá traduzir o endereço privado para o endereço 203.0.113.12 e manter o controle dessa tradução para a solicitação.
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Considerando que, em uma rede local interna, um computador use o IP 192.168.1.10 e que a rede local acessa a Internet usando o IP 203.0.113.12 público, julgue os itens subsecutivos.
O dispositivo responsável por fazer o NAT importa uma tabela de endereços do servidor DHCP, que, por sua vez, é o responsável por associar endereços internos com conexões externas.
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No que se refere a NoSQL, julgue os itens subsequentes.
A escalabilidade horizontal, uma característica comum em bancos de dados NoSQL, permite a distribuição de dados por múltiplos servidores.
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Julgue os itens subsecutivos, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM.
Entre duas camadas convolucionais de uma CNN, a aplicação de pooling permite aumentar a dimensionalidade da rede e controlar o overfitting.
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Julgue os itens subsecutivos, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM.
Em redes CNN, a inserção no modelo neural de um kernel de dimensão n × n acarreta a inclusão de n × n + 1 parâmetros ao modelo, caso a inserção do kernel seja acompanhada da inclusão de um bias.
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Julgue os itens subsecutivos, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM.
Em uma rede CNN, a dimensão do mapa de ativação em determinada camada depende, entre outros hiperparâmetros da rede, dos parâmetros denominados stride e dilation; uma rede CNN pode possuir diversas camadas convolucionais, e cada uma dessas camadas pode ser formada por diversos mapas de ativação.
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