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115年 - 115 專技高考_聽力師:聽覺輔具原理與實務學#142873(50題)
115年 - 115 專技高考_語言治療師:神經性溝通障礙學#142872(50題)
115年 - 115-1 專技高考_牙體技術師:全口活動義齒排列#142871(5題)
115年 - 115 專技高考_語言治療師:基礎言語科學(包括解剖、生理、語音聲學與語音知覺)#142870(50題)
115年 - 115-2 專技高考_護理師:內外科護理學#142869(50題)
115年 - 115 專技高考_法醫師:一般醫學#142868(100題)
115年 - 115 專技高考_牙體技術師:牙體解剖形態雕刻#142867(2題)
115年 - 115 專技高考_語言治療師:嗓音與吞嚥障礙學#142866(50題)
115年 - 115 專技高考_語言治療師:兒童語言障礙學#142865(50題)
115年 - 115 專技高考_法醫師:法醫病理與解剖學#142864(43題)
最新試題
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
最新申論題
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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行政法
講師:
Terry Tung
簡介:
本課程專為高普考、地特、司法官、律師、各類特考考生打造,精選並主題式整理行政法歷屆試題與高頻考點,支...
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除了提供歷屆考題的逐題詳解影片外,影片中也會傳授速解技巧和方法,並提供書面試題和詳解,供下載練習,之...
【三等考試】心理學|考試重點|精選影音
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社工師考試|考試重點|答題技巧
簡介:
|司法特考三等及格 |社工師考試榜眼 |就業服務乙級技術士及格 |臺大法律系及社工系雙主修畢業 |如何使...
最新主題筆記
第一節 救護傷患應有作為
課程:
【警鴿】警察偵查犯罪手冊(上)
章節:
第四章 現場處理之偵查及勘察處置
第一節 受理報案應注意事項
課程:
【警鴿】警察偵查犯罪手冊(上)
章節:
第二章 受理報案與通報管制及支援
第一節 情報諮詢重點及原則
課程:
【警鴿】警察偵查犯罪手冊(上)
章節:
第三章 情報諮詢及查察
最新討論
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