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115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組:民法與刑法#143331(4題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官、心理測驗員:心理學#143330(4題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人(選試少年事件處理法):少年事件處理法(包括少年法院與相關機關處理少年事件聯繫辦法)#143329(4題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組、司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組:強制執行法與非訟事件法#143328(8題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官:調查與訪談實務#143327(4題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組:破產法與消費者債務清理條例#143326(8題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官:家事事件法#143325(7題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官:民事訴訟法#143324(3題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官:強制執行法與商事法(包括公司法、票據法、保險法)#143323(7題)
115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官:家庭社會工作理論與實務(包括家庭暴力)#143322(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)?
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平行與四邊形
講師:
林靖
簡介:
1.認識平行與截角的關係 2.常見的平行線角度問題 3.四邊形大家族及其應用
稅務法規
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吳楠緹
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針對國家考試高普初考及專技考試相關稅法,運用有邏輯的方式來進行學習,一開始進行稅捐稽徵法之講解,去年...
國一下英文課程(七年級)
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台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
提供國一下英文單字口訣記憶課程(七年級)英文課程,主要學習現在簡單式、過去式的用法,How much 多少錢的...
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教檢(教原)歷屆申論解題
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最新討論
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