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115年 - 115 一般警察特種考試_四等_水上警察人員輪機組：輪機管理與安全概要#140816(15題)

115年 - 115 一般警察特種考試_四等_水上警察人員輪機組、水上警察人員航海組：海巡法規概要（包括海岸巡防法、國家安全法、海洋污染防治法、海關緝私條例、中華民國領海及鄰接區法、懲治走私條例、海岸巡防機關器械使用條例、臺灣地區與大陸地區人民關係條例第二章行政與第五章罰則、中華民國專屬經濟海域及大陸礁層法）#140815(50題)

115年 - 115 警察、一般警察、移民行政特種考試_四等_各類別、移民行政：國文（作文與測驗）#140814(12題)

115年 - 115 警察、國家安全情報、一般警察、移民行政特種考試_三等_各類別、各組別、各類科組：國文（作文與測驗）#140813(12題)

115年 - 115 一般警察特種考試_四等_消防警察人員：消防與災害防救法規概要（包括消防法、災害防救法、公共危險物品及可燃性高壓氣體製造儲存處理場所設置標準暨安全管理辦法、緊急救護辦法、緊急醫療救護法）#140812(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_四等_行政警察人員：犯罪學概要#140811(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_四等_行政警察人員：刑法概要#140810(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_四等_行政警察人員、水上警察人員輪機組、水上警察人員航海組、消防警察人員：法學知識（包括中華民國憲法、法學緒論）#140809(50題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_行政管理人員：安全管理#140808(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_行政管理人員：人力資源管理#140807(4題)

50. 貨櫃船進行裝卸貨櫃時，一般而言船體傾斜(listing)超過幾度吊車即很難作業？ (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D) 5

49. 有關精選礦粉之相關敘述，下列何者     錯誤     ？ (A) 如果礦粉顏色發黑則說明其正在氧化中 (B) 每天至少測溫兩次 (C) 精礦粉單處冒煙時，可用掩埋法滅火 (D) 精礦粉燃燒起火時宜用CO₂滅火 

48. 在運載煤礦航行中，應測定艙溫並做紀錄，如果溫度超過華氏多少度時且有連續上升之趨勢，表示該貨物有燃燒之危險？ (A) 67 (B) 72 (C) 77 (D) 82

一、二等:本試卷共50題，每題2分，測驗成績達60分以上及格。 | 題號 | 題目 | 答案 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

7. 在柴油發電機(Diesel Generator)的安全裝置測試中，試列舉測試項目有哪些？

6.請問燃料油的雜質成分中，觸媒粉粒(Catalytic fines)對引擎有何影響？

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政策評估 實驗設計 三類型

描述：實驗設計

委任 委託 委辦

描述：三種不同

懲戒 懲處

描述：比較

教師節送給教師的卡片上，那些題詞不妥當? (A)程門立雪 (B)春風化雨 (C)桃李滿門 (D)諄諄教誨。

7. 甲、青青河畔草，綿綿思遠道。遠道不可思，夙昔夢見之。夢見在我傍，忽覺在他鄉。他鄉各異縣，輾轉不可見。枯桑知天風，海水知天寒。入門各自媚，誰肯相為言？客從遠方來，遺我雙鯉魚。呼兒烹鯉魚，中有尺素書。長鏡讀素書，書中竟何如？上言加餐飯，下言常相憶。心、上邪！我欲與君相知，長命無絕衰。山無陵，江水為竭，冬雷震震，夏雨雪，天地合，乃敢與君絕。 (上邪) 關於這二首詩所流露的情思，下列敘述何者正確？(A) 「枯桑知天風，海水知天寒」是以外在景物比擬與所思之人的距離遙遠。(B) 「上言加餐飯，下言常相憶」是作者對遠行未歸之人的殷殷叮嚀。(C) 「入門各自媚，誰肯相為言」意謂良人變心，無法承受打擊。(D) 「山無陵，江水為竭，冬雷震震，夏雨雪」藉由誇大天地、氣候的變化，來加重誓詞的分量，強調作者的情意不可能改變。

32. 關於摩爾斯燈號通信，下列敘述何者錯誤？ (A) 收信船台收到發送船台“DE + 發送船台呼號”信號後，發送“發送船台呼號 + DE + 接收船台呼號”作為回覆 (B) 「———（點、劃、點、劃、點、劃）」：表小數點符號，使用在有小數點的位置 (C) 「—————（劃、點、劃、劃、劃、劃、點、點）」我將利用國際信號代碼與貴台通訊 (D) 摩爾斯燈號信文結束階段發信台以「———（點、劃、點、劃、點）」表示之

8.某公司第一次建立AI銷售預測專案，團隊想依序完成問題定義、資料理解、資料準備、模型建立、評估與部署。此流程最接近下列哪一種資料分析專案方法？(A)CRISP-DM資料探勘流程(B)單純系統備份流程(C)固定資產盤點流程(D)網頁版型設計流程

10.某資料科學團隊在建立房價預測模型前，先用完整資料集計算平均值與標準差，再將資料切分為訓練集與測試集。上線後發現模型評估結果過度樂觀。下列何者最能說明問題所在？(A)在資料切分前使用完整資料計算標準化統計量，可能造成資料洩漏(B)標準化一定會降低模型準確率，因此不應使用(C)測試資料應參與模型訓練，才能提升泛化能力(D)只要資料量夠大，資料切分順序不會影響評估

11.某電商平台的顧客資料表中，「地區」欄位包含台北、新北、桃園等類別。若團隊要將此欄位提供給一般機器學習模型使用，且不希望模型誤以為地區之間有大小順序，最適合的處理方式為何？(A)Label Encoding，將台北設為1、新北設為2、桃園設為3(B)One-hot Encoding，將各地區轉為獨立二元欄位(C)直接刪除地區欄位，避免任何分析(D)將所有地區合併為同一類別，以降低資料量