Na gestão de projetos e análise de negócios, uma técnica de planejamento estratégico é reconhecida por sua simplicidade e eficiência.
Esta técnica emprega um método que consiste na resposta detalhada a sete perguntas-chave: "O quê", "Por quê", "Quem", "Quando", "Onde", "Como" e "Quanto".
A técnica mencionada é conhecida como
João, candidato ao cargo eletivo de prefeito municipal, logrou ser eleito. No entanto, por ser muito desorganizado, não conseguiu localizar os documentos necessários para a prestação de contas à Justiça Eleitoral, o que resultou na não apresentação dessas contas.
Sobre as consequências da omissão de João, assinale a afirmativa correta.
Um problema computacional é dito NP-completo quando
Considere o trecho de código a seguir, escrito na linguagem de programação Python.
import pandas as pd
dados = [['Distrito Federal', 61, 'DF'], ['Rio de Janeiro', 21, 'RJ'],
['São Paulo', 11, 'SP'],
['Acre', 68, 'AC'],
['Goiás', 62, 'GO'],
['Inexistente', 0, 'IX']]
df = pd.DataFrame(dados, columns=['Estado', 'DDD', 'Sigla'])
df.set_index('DDD') print(df.loc[0].values)
A execução desse código resultará em qual saída na tela?
A respeito da linguagem SQL, assinale a alternativa correta.
Em um cenário de teste de penetração, qual é o principal objetivo de uma equipe Red Team?
O modelo Open Systems Interconnection (OSI) é uma estrutura teórica desenvolvida pela International Organization for Standardization (ISO) para padronizar as funções de um sistema de comunicação de rede em sete camadas distintas, ajudando a entender e a projetar redes de computadores, separando funções específicas em camadas, o que simplifica a solução de problemas e a implementação de novos protocolos. Acerca desse modelo, assinale a alternativa que descreve corretamente uma dessas camadas.
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do Centro de Alternativas aos Testes em Animais.
Assinale a alternativa em que esteja corretamente indicado como o período acima deve ser representado graficamente.
Durante o período do milagre econômico brasileiro, de 1968 a 1973, teóricos estruturalistas afirmavam que a oferta agrícola, nos países com baixo nível de renda, não respondia aos
estímulos de preço e, consequentemente, um aumento da demanda resultava em uma inflação crônica. Nesse período, a economia crescia a taxas muito elevadas, o que puxava o
crescimento da demanda por alimentos.
Em obra publicada em 1971, Pastore provou que a oferta agrícola não era inelástica e, em geral, reagia aos preços, assim como o agricultor se comportava de modo racional.
Em 2022, Vieira Filho, em sua proposta de discussão da modernização da agricultura no Brasil, mostrou a importância da construção do sistema nacional de inovação, no contexto da criação, em 1973, da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), para aumentar a oferta de alimentos no país.
Considerando as informações precedentes e os fundamentos microeconômicos, julgue o item que se segue.
O gráfico que se segue representa a oferta e a demanda de alimentos no Brasil ao longo dos últimos 50 anos, observando-se, de um lado, um aumento da demanda (de D1 para D2), em razão do alto crescimento populacional, de 90 milhões de habitantes para 203 milhões de habitantes, entre 1970 e 2022; de outro lado, o investimento em pesquisa, em decorrência da criação da EMBRAPA e da construção do ambiente institucional inovador, deslocou a curva de oferta para a direita (de S1 para S2) mais do que o crescimento da demanda, o que resultou em uma queda dos preços de alimentos no tempo.
Em determinada economia, o produto interno bruto (PIB) a preço de mercado foi mensurado no valor de $ 250, as rendas dos residentes e das firmas domésticas auferidas no exterior
foram de $ 35, as rendas obtidas no país pelos não residentes e firmas estrangeiras foram de $ 60, a depreciação foi estimada em $ 30, os impostos indiretos totalizaram $ 80, enquanto as transferências indiretas (ou subsídios) foram de $ 20.
Considerando a situação hipotética precedente e aspectos gerais a ela relacionados, julgue o item a seguir.
O PIB é uma medida de bem-estar, ou seja, o bem-estar de uma nação aumenta quanto maior for o PIB.
Considerando que representa uma variável aleatória com suporte ∈ {−2, −1, 0, +1, +2}, cuja função de distribuição de probabilidade é dada no quadro acima, na qual c é uma constante real positiva, julgue os próximos itens.
X segue uma distribuição contínua, pois c é uma constante real positiva.
Supondo que V e W sejam duas variáveis contínuas e mutuamente independentes, tais que P(V > 0) = 0,3 e P(W > 0) = 0,7, julgue o próximo item.
Considerando-se que as médias de V e W sejam iguais a 1 e que o coeficiente de variação de V seja igual ao dobro do coeficiente de variação de W , é correto concluir que a variância de V deve ser igual ao dobro da variância de W.
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
O pronome destacado no período acima exerce, em relação ao texto, função
(Ziraldo. https://www.espacoeducar.net/2010/08/45-tirinhas-do-menino-maluquinho.html)
Assinale a alternativa correta acerca da última frase dita pelo Maluquinho no segundo quadrinho.
Dentre os princípios implícitos da Administração Pública, está o chamado princípio da proporcionalidade, o qual pode ser subdividido corretamente nos critérios de
