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115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_法制：刑法#138832(27題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_經建行政：貨幣銀行學#138831(6題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_地政：民法（包括總則、物權、親屬與繼承編）#138830(27題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_地政：土地政策#138829(4題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_地政：不動產估價#138828(4題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_園藝：園藝學#138827(4題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_園藝：果樹學與蔬菜學#138826(9題)

115年 - 115 關務特種考試_五等_輪機工程：輪機當值大意#138825(50題)

115年 - 115 關務特種考試_五等_輪機工程：輪機工程大意（包括柴油機大意與輔機大意）#138824(50題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_一般行政：政治學#138823(4題)

50. 傳統上機翼結構大致分為三型： (A)單樑、箱形樑、多樑。 (B)盒式翼樑、工形翼樑、管形翼樑。 (C)構架式翼樑、 張線式翼樑、帽式翼樑。 (D)鉚合翼樑、焊接翼樑、嵌合翼梁。

49. 機件在實施螢光檢查前須： (A)塗上滲透劑(Penetrant) (B)清潔 (C)烘乾 (D)以上皆對

48. 雙喇叭口限用於鋁管之直徑最大為: (A)3/4 吋 (B)1/2 吋 (C)3/8 吋 (D)5/8 吋

3.說明如何以此事件引導學生在日常生活中防範被詐騙？如何引導學生了解古籍中蘊藏 著不被時間帶走的智慧。

2.人物:找出詐騙與被詐騙的人物

 1.情節摘要

國中社會科

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國中地理 歷史 公民

生物統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試歷屆考題整理

測試用

講師：tina

簡介：國中會考國文命題 1 2 3 4 5

吊升荷重、額定荷重、積載荷重

描述：吊升荷重：含吊鉤荷重 額定荷重：不含吊鉤荷重 積載荷重：最大重量

民法 失蹤人

描述：失蹤人失蹤滿七年後，法院得因利害關係人或檢察官之聲請，為死亡之宣告。 失蹤人為八十歲以上者，得於失蹤...

金融科技

描述：將一些重要的整理，未完待續

55.中國儒家對於教育的看法如「以善先人者謂之教」以及「教也者，長善救其失也」等，請問較符合於哲學家皮德思(R. S. Peters) 所講的哪項教育規準？ (A)合價值性 (B)合認知性 (C)合程序性 (D)合自願性。

38.治安顧慮人口之查訪工作，係為嚴密治安顧慮人口之列管、查訪及防制再犯作為，依據治安顧慮人口查訪作業規定，下列敘述何者錯誤？(A)警勤區及刑責區員警執勤時，發現他轄分局查訪對象居住本轄超過一個月或有其他活動事實，應即時通報戶籍地分局確認處理(B)警勤區員警查訪工作應著重於查訪對象之犯罪習慣、交友狀況、經常活動處所、轄內幫派組合交往情況等資料之調查，避免列管對象有再犯情事(C)查訪對象因行方不明致戶籍逕遷入戶政事務所時，該戶政事務所轄區分局應持續查訪其行蹤(D)刑責區員警應就列管查訪對象，每三個月主動與警勤區員警交換動態情資一次以上

1. 郭老師在輔導學生的時候，主要秉持著「個人中心學派」的精神，下列何者不會是郭老師在輔導學生時的作為？ (A)積極傾聽學生的想法 (B)針對學生所述事件中的情緒，進行情感反映。 (C)教導學生針對事件轉換不同的想法，以改變自己的感受。 (D)站在學生的立場去體驗與感受，並將這些講出來讓學生知道。

1.有關 slouched posture 容易伴隨發生之結構變化，下列敘述何者錯誤？ (A)前位頭部（forward head） (B)胸椎後凸（kyphosis） (C)下胸椎的伸肌短縮 (D)下腰椎的小面關節擠壓

39. 某企業規劃導入生成式 AI 客服系統，需處理顧客查詢並引用歷史交易資料。法遵部門在風險評估中指出，系統若不當處理顧客個人資料，可能引發合規與法律責任。若專案初期希望從資料層面降低敏感資訊暴露風險，下列敘述何者最為合 理？ (A)強化模型輸出審查與遮罩機制，以過濾可能出現的敏感資訊； (B)設定 AI 回覆範圍與角色權限，限制其存取特定類型資料； (C)將資料集中於加密儲存環境，並加強系統存取控管； (D)僅提供必要資料或數據欄位與去識別化策略，減少模型接觸可識別個資

40. 某企業導入大型語言模型(LLM)進行客服自動化，並已透過 Fine-Tuning 學習企業標準問答範例，但在實務運作中仍出現回應策略未符合服務優先順序及語氣與品牌風格不一致的情況，因此技術團隊建議再導入 Reinforcement Fine-tuning (RFT)機制進行優化，其主要目的為何？ (A)擴展模型的知識涵蓋範圍與資料記憶能力； (B)透過 reward 訊號調整模型回應策略與行為偏好； (C)提升模型推論速度與降低回應延遲； (D)降低 prompt 設計複雜度並取代訓練流程