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115年 - 115 高雄市國民中學教師聯合甄選試題：閩南語#141532(50題)

115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 201-284#141531(84題)

115年 - 115 高雄市交通法令_選擇題 51-100#141530(50題)

115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 1-50#141529(50題)

115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 151-200#141528(50題)

115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 101-150#141527(50題)

115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 51-100#141526(50題)

115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題)：地理環境 201-250（2026/07/02 更新）#141525(42題)

115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題)：地理環境 151-200（2026/07/02 更新）#141524(50題)

115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題)：地理環境 101-150（2026/07/02 更新）#141523(50題)

50. 空氣的何種因素決定了汽缸內每一行程能有效地燃燒的燃油最大量? (A)流量 (B)密度 (C)水分 (D)乾燥度

49. 連桿螺栓的檢測，一般外觀檢查中，可看出的缺陷，下列何者為非？ (A)碰傷 (B)變形 (C)螺栓伸長 (D)配合鬆動

48. 四衝程柴油機連桿螺栓伸長量，超過原設計長度多少時？即應報廢換新? (A)1% (B)2% (C)3% (D)4%

5. (1)油漆間火災屬於何類火災？(2)如何撲滅油漆間火災？

4. (1)何謂「中垂」和「拱曲」？(2)試舉兩個形成上述現象之主要原因？

3. 船舶應如何因應「國際船舶及港埠設施保安章程」之規定要求？

【A'phar 藥物分析】 單元式歷屆考題彙整

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簡介：收錄114-1~100-1近15年歷屆試題 Corporation with A'phar

【A'phar 調劑學與臨床藥學】 單元式歷屆考題彙整

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民法 編債 第 278 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 四 節 多數債務人及債權人

描述：債權人對於連帶債務人中之一人有遲延時，為他債務人之利益，亦生效力。

民法 編債 第 279 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 四 節 多數債務人及債權人

描述：就連帶債務人中之一人所生之事項，除前五條規定或契約另有訂定者外，其利益或不利益，對他債務人不生效力。...

民法 編債 第 280 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 四 節 多數債務人及債權人

描述：連帶債務人相互間，除法律另有規定或契約另有訂定外，應平均分擔義務。但因債務人中之一人應單獨負責之事由...

3.下列何者並非在傳統（screen-film）與數位（digital）放射診斷品質保證中，都需要進行測試 的項目？ (A)射束半值層 (B)影像接收器感光速度的一致性 (C)影像解析度 (D)自動曝光控制功能

40.依據上文，華佗治療郡守的方法其實是參用了那一學科？ (A)物理學 (B)經濟學 (C)心理學 (D)社會學

52.下列金屬元素中，何者對人的致敏傾向（allergenic potency）最低？ (A)銀（Ag） (B)鈷（Co） (C)鉑（Pt） (D)鎳（Ni）

30. (A) hostlers (B) hermits (C) hoaxes (D) heirlooms

25.職能治療師處理兒童行為問題，介入方式分為前因介入（antecedent intervention, AI），及後果介入（consequence intervention, CI）兩大類，下列何者屬於CI？ (A)特殊環境調整（specific environmental modifications） (B)正向行為支持（positive behavior support） (C)偶發事件處理（contingency methods） (D)功能性溝通訓練（functional communication training）

38. 某電商平台希望偵測異常評論行為，例如大量重複貼文或疑似機器人生成的評 論。由於此類異常樣本難以事先完整標記，系統主要依據大量正常評論的分布 來識別偏離行為。下列哪一種機器學習框架最能滿足此系統的設計需求？ (A)非監督式學習(Unsupervised Learning)的關聯規則挖掘，從評論中找出常見 字詞組合； (B)監督式學習(Supervised Learning)的二元分類，從已標記資料學習分類模 型； (C)半監督式學習(Semi-supervised Learning)的異常偵測，辨識偏離正常分布的 評論行為； (D)強化學習(Reinforcement Learning)，透過回饋機制優化評論判斷策略