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Sabemos que o pensamento científico ocorre a partir de uma linguagem teórica sobre conceitos e hipóteses científicas, porém a sua comprovação necessita de uma linguagem e método operacional. No seguinte exemplo de hipótese científica: “Quanto maior a ingestão de açúcar, maior é a ocorrência de problemas odontológicos”. Podemos afirmar que:
Estudamos toda a semana sobre trabalho em equipe, assim como a importância de que todas as pessoas estejam engajadas em prol de objetivos em comum. Mas, na prática, comprova-se que o processo pode iniciar com uma única pessoa usando práticas de melhoria da qualidade. Desta forma, podemos afirmar que:
( ) Você, como futuro técnico em qualidade, pode ser um exemplo para todos os colegas, colocando em prática as melhorias dos processos da qualidade.
( ) Por mínimo que faça, o técnico em qualidade, pode fazer uma grande diferença em uma organização.
( ) Importantes aumentos na produtividade e qualidade resultam, geralmente, do trabalho em equipe, mas pode começar com a soma das diferenças que cada um agrega individualmente.
Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de treinamento.
Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.
A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de
Qual é a solução da equação
Qual desses tipos de nós NÃO deve ser utilizado para realizar uma ancoragem em um ponto fixo?
O que fazemos quando um modelo está dentro das expectativas ou não?
Se o modelo apresenta um desempenho dentro das expectativas, ficamos satisfeitos por vermos confirmados o nosso entendimento sobre o sistema em estudo. Se o modelo não se comporta como esperado, efetuamos mudanças, na esperança de desenvolver um modelo que demonstrará que o nosso entendimento reflete a realidade;
Se o modelo apresenta um desempenho dentro das expectativas, ficamos satisfeitos e atualizamos o modelo. Se o modelo não se comporta como esperado, efetuamos mudanças, na esperança de desenvolver um modelo que demonstrará que o nosso entendimento reflete a realidade;
Se o modelo apresenta um desempenho dentro das expectativas, ficamos satisfeitos por vermos confirmados o nosso entendimento sobre o sistema em estudo. Se o modelo não se comporta como esperado, efetuamos mudanças, na esperança de devolver um modelo que demonstrará nada;