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金融法規概要(含票據法、保險法)及民事訴訟法概要

郵局專業職(一)◆計算機概論及郵政三法概要(含郵政法、郵政儲金匯兌法、簡易人壽保險法)

職場健康服務

115年 - 115 高等考試_三級_人事行政：公共人力資源管理#142325(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_地質：水文與工程地質學#142324(7題)

115年 - 115 高等考試_三級_圖書資訊管理：圖書館管理#142323(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_環境工程、環保技術、環境檢驗：環境化學與環境微生物學#142322(5題)

115年 - 115 高等考試_三級_資通安全：資通安全防護技術#142321(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_環保行政：環境科學#142320(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_水土保持工程：水土保持工程（包括植生工法）#142319(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_圖書資訊管理：圖書資訊學#142318(4題)

115年 - 115 普通考試_航空器維修：旋翼機基本維修概要#142317(10題)

115年 - 115 高等考試_三級_工業工程：工程經濟學#142316(8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？

社工師國考備考指南

講師：Jessie-108第二次社工師已上榜

簡介：【社工師國考重點整理】 A4大小印刷，字體14舒服順眼，皆為本人詳讀考古題精華，熟悉考古題之後把各科必讀...

玩轉英檢中高級 CEFR B2

講師：Jeff Chen

簡介：課程名稱：玩轉英檢中高級（Volume-Based Series） —— 不只是刷題，更是掌握「高階英語邏輯」的通關密技！...

國中一年級數學

講師：Joyce

簡介：第一章 整數運算與科學記號 第二章 因數分解與分數運算 第三章 一元一次方程式 第四章 簡單圖形與幾...

碳陰離子

課程：【學士後中醫】化學 (普通化學、有機化學)
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醛、酮

課程：【學士後中醫】化學 (普通化學、有機化學)
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教育哲學

描述：永恆主義（Perennialism） 永恆主義（Perennialism）興起在1930到1950年，其理念正與當時盛行於美國的實驗...

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

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

13.某行銷團隊完成顧客分群前，想先了解年齡分布、消費金額分布、欄位缺失狀況與變數間關聯。此階段最接近資料分析流程中的哪一項工作？(A)探索性資料分析(EDA)(B)模型正式部署(C)資料庫硬體採購(D)API權限開通