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初等/五等/佐級◆行政學大意
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最新試卷
115年 - 115 普通考試_景觀:景觀植物學與景觀生態學概要#141807(18題)
115年 - 115 普通考試_交通技術:交通安全概要#141806(4題)
115年 - 115 普通考試_環境工程:空氣污染與噪音控制技術概要#141805(4題)
115年 - 115 普通考試_林業技術:育林學概要#141804(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_技藝(選試陶瓷):產品設計實務(選試陶瓷)#141803(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_生藥中藥基原鑑定:中藥藥物學與中藥炮製學#141802(6題)
115年 - 115 高等考試_三級_汽車工程:汽車電機與電控學#141801(12題)
115年 - 115 高等考試_三級_環保技術:環境污染防治技術#141800(6題)
115年 - 115 高等考試_三級_技藝(選試染織):產品設計實務(選試染織)#141799(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_環保技術:環境規劃與管理#141798(4題)
最新試題
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。
最新申論題
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)?
最新課程
刑事訴訟法
講師:
Mark
簡介:
裡面都有講到一些法規,本課程是刑事訴訟法
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非線性藥動學
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藥師一階國考 生物藥劑考題 分章節國考歷屆試題
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非線性藥物動力學
治療心臟衰竭的藥物
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藥師一階國考 藥物化學考題 分章節國考歷屆試題
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心血管-腎臟用藥
血管擴張劑與心絞痛治療
課程:
藥師一階國考 藥物化學考題 分章節國考歷屆試題
章節:
心血管-腎臟用藥
最新討論
30. 有關病毒的構造及其宿主的敘述,下列組合何者正確? 甲、煙草鑲嵌病毒具有 RNA 的核心及蛋白質的外殼 乙、腺病毒利用醣蛋白與宿主細胞膜上的受體結合 丙、流感病毒可形成套膜以防止被白血球吞噬 丁、噬菌體是專門感染細菌及真菌的病毒 (A) 僅有甲 (B) 甲乙 (C) 甲乙丙 (D) 乙丙丁 (E) 甲乙丙丁
12. 依《國民中學教職員員額編制》下列何者說明有誤? (A) 校長:每校置校長一人,專任 (B) 主任:各處、室及分校置主任一人,除輔導室主任得由教師專任外,其餘由教師兼任 (C) 專任輔導教師:班級數十五班以下者,置一人;十六至三十班,置二人;三十一班以上者這以此類推 (D) 組長、副組長:學生事務處及輔導室得共置副組長一人至五人,得由教師專任
33 關於原住民族之傳統智慧創作,下列何者非原住民族傳統智慧創作保護條例中所稱之智慧創作? (A)阿美族的老人飲酒歌 (B)排灣族的勇士舞 (C)太魯閣族的竹筒飯 (D)雅美族的傳統圖騰-船眼
34 2021 年 10 月 8 日,大法官公布第 810 號解釋,宣布原住民族工作權保障法第 24 條第 2 項之規定部 分違憲,其主要依據為何? (A)該法條侵害投標廠商之平等權 (B)該法條侵害投標廠商之營業自由 (C)該法條侵害投標廠商之財產權 (D)該法條以劃一的方式計算代金金額,在特殊個案情形,難免沒有辦法兼顧實質正義
35 原住民學校可以以原住民族語言作為教學語言,其法律依據,下列何者錯誤? (A)原住民族基本法 (B)原住民族語言發展法 (C)原住民族教育法 (D)國家語言發展法
17. 許多生成式 AI 應用平台提供工具(Tools)或工具呼叫(Tool Calling)功能。這些功能主要是為了彌補大型語言模型(LLM)的哪一項先天限制? (A)LLM 本質為機率預測模型,無法直接取得即時資訊、執行高精度數值運算,或呼叫外部工具與系統完成特定任務; (B)LLM 的上下文視窗(Context Window)容量有限,必須透過外部工具來動態增加模型單次可處理的最大 Token 上限; (C)LLM 本身無法輸出結構化資料格式(如 JSON),必須仰賴外部工具進行二次轉譯與程式碼排版; (D)工具可直接更新模型權重,使模型永久具備新的知識與能力,而無須重新訓練模型