29. 承上題，再訂購點為何？
(A) 1200 箱
(B) 120 箱
(C) 480 箱
(D) 600 箱

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30. 多樣少量且體積小的物品儲存及管理，例如醫療耗材、食品飲料、小型汽車零件，適合下列那種儲存設備？ (A) 自動倉儲系統 (B) 旋轉式料架 (C) 推入-彈回架 (D) 流力架

1. 非監督式學習 (Unsupervised Learning) 的主要目的是什麼？ (A) 在無標籤下發現資料隱藏結構或進行分組。 (B) 根據已知的標籤，預測新資料的類別或數值。 (C) 透過與環境互動，學習一個行為策略，以最大化累積獎勵。 (D) 建立一個能與環境互動的智慧體 (Agent) 模型。

2. K-均值 (K-means) 聚類演算法是一種什麼類型的學習？ (A) 半監督式學習 (Semi-supervised Learning) (B) 強化學習 (Reinforcement Learning) (C) 監督式學習 (Supervised Learning) (D) 非監督式學習 (Unsupervised Learning)

3. 要判斷 K-means 聚類結果的品質，可以使用哪種指標來衡量聚類結果的緊密性與分離性？ (A) 輪廓係數 (Silhouette Coefficient) (B) 準確度 (Accuracy) (C) F1-Score (D) ROC 曲線

4. 在建立決策樹時，如果一個節點的所有樣本都屬於同一個類別，則該節點會如何？ (A) 繼續分裂 (B) 重新選擇特徵 (C) 採用隨機分裂 (D) 成為葉節點

5. 相較於決策樹，支持向量機 (SVM) 在處理哪一類問題上通常展現出更好的效能？ (A) 資料集包含大量缺失值和離群值的問題 (B) 線性可分或可透過核函數轉換為線性可分的二元或多元分類問題 (C) 需要快速訓練和推論的即時系統 (D) 資料量非常龐大且複雜度極高的問題

6. 下列哪種方法是為了解決 K-means 聚類結果對初始中心點敏感的問題？ (A) 交叉驗證 (Cross-validation) (B) K-means++ 初始化 (C) Gini 不純度計算 (D) 核函數轉換

7. 在標準神經網路(多層感知器 MLP)中，隱藏層節點的輸出通常會經過哪一類非線性轉換？ (A) 損失函數 (Loss Function) (B) 激活函數 (Activation Function) (C) 學習率 (Learning Rate) (D) 批次大小 (Batch Size)

8. 在神經網路的訓練過程中，哪一個步驟是計算模型輸出與實際目標值之間的差異？ (A) 正向傳播 (Forward Propagation) (B) 權重初始化 (C) 損失計算 (Loss Calculation) (D) 採樣 (Sampling)

9. 卷積神經網路中的「池化層」(Pooling Layer) 主要作用是什麼？ (A) 增加特徵圖的維度 (B) 增加模型的非線性能力 (C) 動態調整模型訓練時的學習率 (D) 減少特徵圖空間維度以降低計算量

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