Questões de Concurso

Uma empresa S.A. apresentou as seguintes informações em sua Demonstração do Resultado do Exercício de 20X4.

Os seguintes dados foram compilados em relação aos produtos da empresa S.A., em 20X4.

Considerando-se as informações apresentadas e os preceitos do CPC 22, verifica-se que a empresa S.A. deve divulgar

Uma empresa S.A. arrendou uma propriedade na qual foi descoberto petróleo no solo. Os poços nessa propriedade produziram 40.000 barris de petróleo durante o ano, que foram vendidos a um preço médio de R$ 60,00 por barril. Os recursos petrolíferos totais dessa propriedade são estimados em 500.000 barris. O arrendamento previa um pagamento total de R$ 1.500.000,00 ao arrendador (proprietário), antes que a perfuração pudesse ser iniciada, e um aluguel anual de R$ 62.000,00. Um prêmio de 10% do preço de venda de cada barril de petróleo extraído é pago anualmente ao arrendador. Além disso, a empresa S.A. (arrendatária) deverá limpar todos os resíduos e detritos da perfuração e suportar os custos de recondicionamento da terra quando os poços forem abandonados. O justo valor estimado, no momento do arrendamento, dessa limpeza e desse recondicionamento, é de R$ 100.000,00.

Considerando-se as informações apresentadas, verifica-se que o cálculo do resultado anual dessa operação em relação à propriedade arrendada pela empresa S.A., em reais, será de

Uma empresa S.A. do ramo de shopping centers apresentou as seguintes informações: Demonstração do Resultado do Exercício, Nota Explicativa e extrato da Demonstração dos Fluxos de Caixa. A empresa reconhece seus shopping centers como propriedades para investimentos e as avalia pelo método do custo.

Nota explicativa – Abertura dos custos por natureza

Durante o exercício findo, em 31 de dezembro de 20X4, a empresa incorreu em custos decorrentes da participação nos condomínios civis dos shoppings em operação e em custos de depreciação das propriedades para investimentos.

Considerando-se as informações apresentadas, identificou-se um Ebitda, em reais, de:

Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG).
Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?

Um analista financeiro está trabalhando com um conjunto de dados de clientes de um banco, armazenados em um DataFrame Pandas chamado Esse DataFrame possui as seguintes colunas: Nome, Idade, Dívida, Renda e Status. O analista deseja criar um novo DataFrame que contenha apenas os nomes e as dívidas dos clientes que possuem uma dívida maior que R$ 10.000,00, com o objetivo de gerar um relatório específico.
Considerando-se esse contexto, qual das seguintes linhas de código em Python com Pandas seleciona corretamente as colunas Nome e Dívida do DataFrame e também filtra apenas as linhas em que a dívida dos clientes seja superior a R$ 10.000,00?