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115年 - [無官方正解]115 國立政治大學_碩士班暨碩士在職專班招生考試試題_共同科:英文B#142719(36題)
115年 - [無官方正解]115 國立政治大學_碩士班暨碩士在職專班招生考試試題_共同科:英文 A#142718(36題)
115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入學試題_生命科學暨醫學院甲組(生物與醫學科學組)﹕生物化學#142711(30題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣師範大學_碩士班招生考試試題:英文#142706(50題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試﹕普通生物學(B)#142705(36題)
115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入試題_生命科學暨醫學院_甲組(生物與醫學科學組):生物學#142704(37題)
115年 - [無官方正解]115 國立成功大學碩士招生考試_全校系所:英文(A)#142703(45題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試:普通化學(C)#142702(39題)
115年 - 115 台灣聯合大學系統_學士班轉學生考試試題_A1:普通化學#142701(20題)
115年 - [無官方正解]115 台灣聯合大學系統_學士班轉學生考試試題_A6:普通化學#142699(20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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各位摩友大家好 首先很開心大家能夠點入這個平台,相信點入的大家,對生物部分的學測內容是具有需求的,希...
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歡迎來到【WriteMol英文】青春作家的英文寫作班:國中篇!本課程是專為國中學生而設計的英文作文課程。在這...
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需求彈性公式(點彈性、線彈性)
描述:
經濟學(需求、供給)
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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)
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
(2)繩之張力