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航空儀電系統

航空器電氣系統

航空器液壓系統

115年 - 115 普通考試_地震測報：地震學概要#141809(9題)

115年 - 115 普通考試_電信工程：通信系統概要#141808(14題)

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)

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)?

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...

【矮袋鼠共筆】物理治療技術學｜熱療學 筆記/題庫

講師：矮袋鼠(114-2已上榜！）

簡介：考科包括電療學、熱療學、操作治療學與輔具學 『本課程考試筆記僅包含熱療學』，限時詳解卡解鎖筆記！ 考題...

計算機概論(含網路概論）

講師：Terry Tung

簡介：計算機概論考試範圍涵蓋數位邏輯、計算機組織、資料表示法、程式語言、作業系統、資料庫、資料結構、電腦網...

府際管理

描述：只是標明了考試會考的部份，大部份是從課本上抄下來的

職業安全衛生

描述：危害因子區分

釋字564

描述：禁止違規設攤是否違憲

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

16.下列何者不是藥典中所使用之氧化劑？ (A)過錳酸鉀（potassium permanganate） (B)二甲亞碸（dimethyl sulfoxide） (C)硫酸鐵銨（ferric ammonium sulfate） (D)硫酸鈰（ceric sulfate）

17.下列何者的水溶液加入酚酞試劑後，溶液可轉成紅⾊？ (A)phenobarbital (B)lactic acid (C)phenol (D)pseudoephedrine

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

(2)繩之張力