Vamos analisar cada afirmação: I. Quando duas ou mais camadas são utilizadas, um neurônio pode receber em seus terminais de entradas valores de saída de neurônios da camada anterior e/ou enviar seu valor de saída para terminais de entrada de neurônios da próxima camada. Verdadeiro, essa afirmação descreve corretamente como as redes neurais funcionam, onde os neurônios em camadas diferentes se comunicam entre si. II. Um aspecto muito importante no uso de RNAs é a subtração de dados. Falso, a subtração de dados não é um aspecto relevante ou importante no uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O que é importante é a normalização ou padronização dos dados, mas não especificamente a subtração. III. O ajuste dos pesos (também conhecidos como parâmetros) de cada neurônio da rede neural, sendo ela de apenas uma camada ou possuindo múltiplas camadas, é o segredo do processo de aprendizagem. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois o ajuste dos pesos é fundamental para o aprendizado em redes neurais. Com base nessa análise, as afirmações corretas são I e III. Portanto, a alternativa que contém todas as afirmações corretas é: não há uma alternativa correta listada. Se você tiver as opções, por favor, forneça-as para que eu possa ajudá-lo a identificar a correta.