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【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫投資學第5章證券投資基本分析154題 101-154#138480(54題)

【已刪除】115年 - 115 證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫財務分析第10章財務管理169題 51-100#138479(50題)

【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫投資學第2章固定收益證券分析189題 151-189#138478(39題)

【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫財務分析第10章財務管理169題 101-169#138477(69題)

115年 - 115-1 國立臺灣師範大學附屬高級中學_專任教師甄選試題︰音樂科#138476(50題)

115年 - 115 臺北市立中山女子高級中學_教師甄選試題﹕化學科#138475(66題)

【已刪除】115年 - 115 證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫投資學第4章證券投資技術分析162題 101-162#138474(62題)

【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫投資學第5章證券投資基本分析154題 51-100#138473(52題)

【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫投資學第4章證券投資技術分析162題 51-100#138472(50題)

【已刪除】115年 - 115年證券商高級業務員、投信投顧業務員資格測驗學習指南與題庫財務分析第10章財務管理169題 1-50#138471(50題)

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24. 徐老師上國語課時應用PIRLS閱讀理解教學,引導學生從課文中提取訊息、推論訊息、整合詮釋、比較評估,說出其中的深層涵義。請問徐老師在進行上述教學時,主要是把他對閱讀理解教學的知識視為哪一種類型的知識來應用? (A)陳述知識 (B)程序知識 (C)條件知識 (D)語意知識

35.依據勤務指揮中心狀況處置作業程序規定,下列敘述何者錯誤?(A)有關勤務指揮中心之狀況處置,第一時間到達員警經審認案件非屬處理權責人員,向勤務指揮中心回報到達後,應即離開現場,責由相關處理人員進行蒐證備查(B)勤務指揮中心受理人員不管民眾撥一一○或視訊報案,均應填寫受理一一○報案紀錄單(C)處理事故第一時間到達員警,回報內容須對現場狀況概略描述,勤務指揮中心受理人員應同步對回報內容重點登錄(D)受理一一○報案檢舉色情、賭博、電玩、毒品及員警風紀等案件,不便立即派遣警力到場者,應派遣至所轄分局勤務指揮中心及影送業管單位

3. 圖中曲面上各點的座標代表一純物質的體積V、溫度T 與壓力P。甲、乙、丙均為等溫線,其粗線部分與V 軸平行,圖中虛線為此物質 兩態共存區之邊界線。關於此物質三態的敘述,下列何者錯誤? (A)在甲溫度時,此物質之固態與液態可以共存 (B)在乙溫度時,此物質之液態與氣態可以共存 (C)在高於丙溫度時,此物質無法三態共存 (D)在適當的溫度、壓力和體積條件下,物質三態是可共存的

20. 某團隊訓練影像分類模型,發現模型在訓練資料上的準確率達 98%,但在測試資料上僅有 72%。若團隊希望提升模型對新資料的適應能力,並增加訓練資料的多樣性,下列何者最適合? (A)增加模型的深度與參數量,使模型學習更多細節; (B)對訓練影像進行旋轉、翻轉等隨機變化; (C)提高訓練速度,使模型更快完成學習; (D)僅保留模型表現較好的訓練資料

21. 某時尚品牌導入生成式 AI(Generative AI)技術,建立服裝設計輔助系統。系統需根據設計師輸入的風格條件,自動產生具有高度視覺品質、細節穩定且風格變化自然的服裝草圖。團隊特別重視生成結果的穩定性與多樣性控制能力。在此需 求下,下列哪一種模型技術或方法較為適合? (A)支援向量機(Support Vector Machine, SVM); (B)生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN); (C)決策樹(Decision Tree); (D)擴散模型(Diffusion Model)

22. 某製造業工廠規劃導入 AI 監控系統,持續分析設備感測數據(如溫度、震動與壓力)。系統需能在缺乏完整異常標註資料的情況下,辨識與一般運作型態顯著不同的狀態,並發出預警。在此需求下,下列何種技術較為適合? (A)使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)建立異常分類模型; (B)以決策樹(Decision Tree)學習異常類型的判斷規則; (C)採用變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)學習正常資料分佈; (D)使用生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)直接預測異常標籤