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iPAS◆智慧製造生產線管理基礎◆初級
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115年 - 115-1 初級智慧生產工程師能力鑑定試題:智慧製造生產線管理基礎#147096
> 試題詳解
22. 關於物聯網架構中的感知層,下列何者為其主要執行的項目?
(A)資料分析與決策;
(B)設備之間的資訊傳遞;
(C)執行資料採集;
(D)雲端資料儲存與分享
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23. 迴歸分析是一種統計學上分析數據的方法,目的在於了解兩個或多個變數間是否 相關、相關方向與強度。關於迴歸分析的敘述,下列哪一項不正確? (A)迴歸分析為非監督式學習; (B)迴歸分析的方法中,以線性迴歸(Linear Regression)最為常見; (C)當迴歸分析使用過多參數時,可能會導致過度擬合(Overfitting); (D)線性迴歸模型經常用最小平方逼近來擬合
#4068208
24. 強化學習(Reinforcement Learning)為一種典型的機器學習演算法,適用於自主 系統,例如自動駕駛車輛與機器人。請問下列何者為強化學習訓練過程中不可或 缺的操作之一? (A)定義獎勵函數; (B)對大量資料進行人工標註; (C)預先建立固定規則以涵蓋所有情境; (D)進行模型輸出結果的可解釋性分析
#4068209
25. 在本地電腦中進行機器學習模型訓練過程中,存在許多因素可能影響最終的預測 結果與模型性能。下列哪一種問題不會直接對模型的預測準確性或結果產生顯著 影響? (A)過擬合; (B)資料偏差; (C)網路連線穩定性; (D)資料洩漏
#4068210
26. 針對工業領域的多關節機械手臂或多自由度機器設備,通常稱為什麼? (A)服務機器人; (B)仿人型機器人; (C)工業機器人; (D)水下機器人
#4068211
27. 模式識別(圖像識別)是人工智慧的重要領域,而電腦視覺是實現模式識別的基 礎。針對電腦視覺欲達成之最終目的,下列敘述何者正確? (A)計算圖像的像素數量; (B)分析圖像中的顏色分佈; (C)實現利用電腦對於三維景物世界的理解; (D)將二維圖像轉換為文字描述
#4068212
28. 請問以下哪一項功能不屬於網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)中資訊挖 掘層(Data-to-Information Conversion Level)的主要職責? (A)設備健康的智能評估; (B)非接觸式採集與傳輸交互; (C)衰退與性能的變化趨勢分析與預測; (D)設備狀態的綜合分析
#4068213
29. 在網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)中,從資料收集到產生智慧決策並 創造價值,依據其「5C 架構」,下列何者為正確的處理流程順序? (甲)配置層(Configuration Level) (乙)智慧感知層(Smart Connection Level) (丙)認知層(Congnition Level) (丁)網路層(Cyber Level) (戊)資訊挖掘層(Data-to-Information Conversion Level) (A)乙戊丁丙甲; (B)戊乙丁丙甲; (C)甲乙丙丁戊; (D)甲乙戊丁丙
#4068214
30. 下列何者為網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)的應用? (甲)數位孿生 (乙)智慧電網 (丙)區塊鏈 (丁)車輛自動駕駛 (A)甲乙丙丁; (B)乙丙丁; (C)甲乙丙; (D)甲乙丁
#4068215
31. 智慧製造系統因導入網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)而能達到高度 「自主性」。當製程參數或現場條件失控時,導入 CPS 的資料驅動系統將如何應 對? (A)系統會自動關閉以避免損壞; (B)等待人工介入進行判斷與調整; (C)自動採取最佳的補救措施; (D)發出警告並記錄異常,但不進行任何自動處理
#4068216
32. 在機器學習中,決策樹(Decision Tree)是一個應用非常廣泛而且受使用者喜歡的 分類方法。關於決策樹的特性,下列何者不正確? (A)分類規則相當直覺且人性化,所以易於理解; (B)只能處理單一維度(Unidimensional)的資料; (C)每一個節點就是一個分類的測試條件,就如同「IF-THEN」的控制架構; (D)資料運算處理時間不會太長
#4068217
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