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政府組織綱要法

公務人員職程制度

公共部門勞動合同制度

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：資訊科技科#140670(6題)

115年 - 115 高雄市市立國民小學教師聯合甄選試題_一般類及專任輔導教師：教育專業#140669(50題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：視覺藝術科#140668(7題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：童軍科#140667(8題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：理化科#140666(7題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：國文科#140665(8題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：健康教育科#140664(6題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：特教資賦優異#140663(5題)

115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容：特教身心障礙類科#140662(10題)

115年 - 115 高雄市市立國民小學教師聯合甄選試題_專長類-普通科目：教育專業#140661(40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？

國中會考英文總複習

講師：Terry Tung

簡介：本課程依據最新國中會考英文題型與命題趨勢，精心設計全面的學習內容，涵蓋字彙、片語、文法、克漏字、連續...

公職英文

講師：Terry Tung

簡介：製作這門「公職英文」線上解析課程，主要希望幫助備考公職的同學們。公職英文題型確實多而雜，從初考到高普...

藥事行政與法規分章節題庫(108-1～115-1)

講師：Pharm_MADAO

簡介：● 收錄108-1～115-1之法規國考題 ● 分章節整理試題，幫助考生複習各章節之內容 祝考試順利

Erikson 心理社會發展理論

描述：Erikson 心理社會發展理論

鐵路法及大眾捷運法之比較

描述：一 管理 1 鐵路(國營) 交通部管理, (地方、民營、專用) 則是交通部監督。 大眾捷運 (中央) 管理是交通部...

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描述：1

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

56 Under Article 185 of R.O.C. Civil Code, liability is______ where the whole or a distinct part of the damage suffered by the victim is attributable to two or more persons. (A) joint and several (B) discrete (C) independent (D) increased

7. 當中央銀行覺得通貨膨脹率太高時，最不可能採取哪項措施？ (A)緊縮貨幣供給 (B)調降存款準備率 (C)調升存款準備率 (D)調高重貼現率

10 某國一位國民在國外時，發表對該國政府的批評言論，而被限制禁止返國。 就禁止返國而言，其基本人權受到該國政府侵犯。下列何者為該政府侵犯之 人權？ (A)人身自由 (B)居住及遷徙自由 (C)通訊自由 (D)結社自由

39. 在命名實體辨識(Named Entity Recognition, NER)任務中，模型需根據整句文 字判斷每個詞的標籤，並考慮詞與詞之間的關聯性。若採用 Conditional Random Field(CRF)作為模型，下列何者最能描述其模型類型？ (A)生成式模型(Generative Model)； (B)無監督模型(Unsupervised Model)； (C)鑑別式模型(Discriminative Model)； (D)自迴歸模型(Autoregressive Model)

40. 某音樂串流平台希望開發一套 AI 系統，能根據平台上累積的大量歌曲資料，自動生成具有不同風格變化的全新旋律，供創作者作為靈感參考。平台技術長在 評估方案時強調，系統不能只是播放或拼接既有歌曲片段，也不能僅進行資料的重建，而是要真正學習音樂的結構與風格，並創作出從未出現過的新旋律。 請問下列哪一種模型技術最符合此需求？ (A)K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbors, KNN)； (B)自編碼器(Autoencoder)； (C)生成對抗網路(GAN)； (D)隨機森林(Random Forest)