最新資料

港務局◆資通網路與資料庫應用

港務局◆系統專案管理與資訊管理與資通安全

港務局◆資訊系統規劃與管理實務(含系統分析與設計、資料庫系統)

115年 - 115 司法特種考試_三等_檢察事務官電子資訊組：程式語言#143430(17題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_各組別：綜合法政知識（包括中華民國憲法、法學緒論、兩岸關係）#143429(30題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_心理測驗員：心理及教育統計學#143428(14題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_化學鑑識組、醫學鑑識組：有機化學#143427(23題)

115年 - 115 司法、海岸巡防特種考試_五等_各類科：國文#143426(45題)

115年 - 115 司法特種考試_四等_法院書記官、執達員、執行員：民法概要#143425(27題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_化學鑑識組：分析化學#143424(10題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_資訊科學組：作業系統及系統程式#143423(10題)

115年 - 115 司法特種考試_四等_監所管理員(男)、監所管理員(女)：犯罪學概要#143422(23題)

115年 - 115 司法、調查、海岸巡防特種考試_三等_各類科組：國文（作文與測驗）#143421(12題)

50. 取引相手への催促状として、良いのは、 (A) 『いろいろとご事情もおありとは存じますが、どうぞ至急ご送金くださいますようお願い申し上げます。』 (B) 『いろいろと大変とは思いますが、どうぞ早いうちにお金を支払ってください。』 (C) 『なにかとあるかと思いますが、こちらも困るので早急に送金願います。』 (D) 『いろいろと不本意なことではありますが、どうか至急お金を払ってくれることをお願い申し上げます。』

49. 取引相手への陳謝状として、良いのは、 (A) 『全力を挙げて直ちにお届けいただくべくお手配中でございます。』 (B) 『全社を挙げていち早く届けてくれよう考慮していただきます。』 (C) 『全力を挙げて早急に解決するようにご手配願います。』 (D) 『全社一丸となって問題解決に努めています。』

48. 新興宗教のいくつかは、宗教と呼べるかどうか、 (A) 今も議論が続いている。 (B) 今も討論を続いている。 (C) 今も談判を続けている。 (D) 今も口論が続いている。

B. 試填下表(10 分)

 A. 何謂自發性消費、誘發性消費、與邊際消費傾向?(15 分)

C. 設若金流 B 有 2 兆，金流 C 有 10 兆，金流 D 有 8 兆，金流 E 有 25 兆。R 國的 GDP 有多少(5 分)? 金流 A 有多少(5 分)? R 國的平均消費傾向為多少(5 分)?

基本電學

講師：tina

簡介：基本電學

警察特考必背：警用500英文單字

講師：最佳姐

簡介：好的參考書，能節省考生時間。 申論的實力常被運氣左右，但選擇題一題就是兩分，因此英文常常成為警特的決...

經濟學(下)

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實驗儀器及安全與基本測量

課程：國營化學
章節：基本觀念

描述： 內容包含： 實驗室安全規範 常見實驗儀器認識與用途 儀器的使用方法與注意事項 SI制 科學記號與有效數字...

化學計量與化學式

課程：國營化學
章節：化學反應

理想與混合氣體

課程：國營化學
章節：氣體

33. 關於植物賀爾蒙與動物賀爾蒙特性的敘述，何者正確？ (A) 動植物都由腺體來製造賀爾蒙 (B) 動物有固醇類賀爾蒙，植物則無 (C) 植物賀爾蒙有氣體形式，動物則無 (D) 動物及植物賀爾蒙均需要透過細胞外液及組織間液進行運送 (E) 相較於動物賀爾蒙，大部分植物賀爾蒙需要較高濃度才能誘發相對應反應

11 讓應試者運用模擬或與人相處、從事領導、執行裁量等相關活動，評審者再就事先建立的評估標 準加以評分，以進行人員甄選的方法，稱為： (A)筆試（written examinations） (B)口試（oral examinations） (C)團體測驗（group test） (D)評量中心（assessment centers）

21. 某企業希望 AI 產生 ESG 永續報告，但不同部門提供的資料格式差異很大。為提升 AI 產出的一致性，團隊提供過去三份經審核通過的 ESG 報告，要求 AI 依循其章節安排、用詞風格及呈現方式完成新報告。此作法主要運用了何種提示策略？ (A)Zero-Shot Prompting； (B)Role Prompting； (C)Few-Shot Prompting； (D)Self-Consistency Prompting

24. 某企業「人資 AI 助理」採檢索增強生成(RAG)技術，系統會先檢索前 10 筆相關規章，再由其中排序最前面的 3 筆文件提供大型語言模型(LLM)作為回答依據。員工查詢「留職停薪規定」時，AI 遺漏了所屬部門最新補充規定。技術團隊確認該規定已成功檢索，但排序第 8 名，因此未被優先提供給大型語言模型作為回答依據。在不重新訓練模型、不重新建立向量資料庫的前提下，應優先導入下列何種元件改善此問題？ (A)查詢擴展器(Query Expansion)，自動加入同義詞或相關關鍵字擴展查詢內容，以提高相關文件被檢索到的機率； (B)文本切分器(Text Splitter)，將長篇規章拆分成較小段落，以利建立文件索引； (C)重排序器(Reranker)，重新評估初步檢索結果的相關性，將最相關的文件優先提供大型語言模型(LLM)參考； (D)語意快取器(Semantic Cache)，儲存常見查詢與 AI 回覆，遇到語意相近的問題時直接回傳先前結果，以降低運算成本與回應時間

(1)A 物體之加速度。

(2)繩之張力