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1計算機概論和2電子學

國營事業◆1.政府採購法規 2.經濟學

民法和行政程序法

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)

1650 電度表中心點距離地面高度應在 (A)1.5米以上，2米以下 (B)1.5米以上，1.8米以下 (C)1.2米以上，1.8米以下 (D)1.8米以上，2米以下。

1649 高壓電纜之金屬絕緣遮蔽層材質若為銅帶、銅線、銅編織或三者之組合者，應連接於_________，上述何者不正確？ (A)設備接地導線 (B)接地匯流排 (C)相導體 (D)接地電極

1648 高壓單芯電纜之彎曲內側半徑，有遮蔽層者，應為電纜外徑 (A)10倍 (B)12倍 (C)8倍 (D)7倍以上。

四、請依照下列基地條件，說明植栽設計運用方式，並請繪製平 面圖和剖立面圖，舉例說明：(1)基地位在嘉義公園旁一間獨 棟二樓住宅(建物長 15 公尺*寬 10 公尺)，庭院南北向，長寬 為 25 公尺*20 公尺，住宅和庭院大門都朝南，植栽種類應該 有哪些搭配可能性？請簡單繪圖說明；(2)此基地環境條件適 合的植栽種類，請舉例六項物種名稱說明；可舉例，搭配圖 說描述之。(25 分)

三、一般商業區道路景觀綠化，植栽的環境條件為：30 公尺寬道 路，二旁建築物平均高度有 15 層樓，人行道 5 公尺寬，帶狀 植栽槽(寬 1.2 公尺)。在選擇行道樹之喬木樹種，請詳細敘述 選種說明：(1)喬木成株的樹冠冠幅(寬度)條件；(2)樹幹淨高； (3)樹木生長速度；(4)在商店家前，行道樹選擇樹種的樹名、 種植位置應注意事項；(5)該行道樹樹穴留設深度和喬木根系 選種等，這五方面應注意事項與原因。(25 分)

二、請說明在台灣本島濱海防風林之植栽規劃、設計上有那些重 要原則？並請列舉適用於台灣本島防風林之喬木、灌木、地 被、藤蔓植物各 3 種，且說明理由。(25 分)

刑法

講師：tina

簡介：刑法

交通法規(測試)

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：交通法規

調劑學&臨床藥學

講師：GO-GO國考(二階通過)

簡介：一、調劑學基本概念中西藥 （一）調劑作業 （二）藥學計算 （三）調製與配伍禁忌 （四）各種劑型 （五）藥...

(國中理化)功與能及簡單機械

課程：國中教育會考自然科
章節：國中會考考題題型-理化

(國中理化)電與電路

課程：國中教育會考自然科
章節：國中會考考題題型-理化

(國中理化)電的應用

課程：國中教育會考自然科
章節：國中會考考題題型-理化

8 內部產生之無形資產分為研究階段與發展階段，下列何者不屬於發展階段的活動？ (A)生產或使用前之原型或模式之設計、建造及測試 (B)涉及新技術之工具、夾具、模具及印模之設計 (C)未達經濟規模可行性以供商業化量產之試驗工廠，其設計、建造與作業 (D)對於全新或改良之材料、器械、產品、流程、系統或服務可能替代方案之草擬、設計、評估及 最終選定

12 下列何者不屬於或有負債，但應以附註方式揭露？ (A)銷項稅額 (B)累積特別股之積欠股利 (C)應付現金股利 (D)留抵稅額

3. 烷類的燃燒下限計算公式 = 0.55 × Co, 其中 Co 為下列何者? (A) 可燃性氣體完全燃燒時之化學理論濃度 (%) (B) 可燃性氣體不完全燃燒時之化學理論濃度 (%) (C) 可燃性液體完全燃燒時之化學理論濃度 (%) (D) 可燃性液體不完全燃燒時之化學理論濃度 (%)

16 關於跨域治理所面臨的難題，下列何者非屬之？ (A)政黨立場經常不同，動輒以跨域對抗取代跨域合作 (B)過於強調地方本位主義，導致推動困難 (C)參與對象眾多，導致協商與交易成本增加，成案困難 (D)行政契約法制未有規定，欠缺法源依據

23. 生成式 AI 在處理文字前，會先進行斷詞(Tokenization)，將文字拆解成多個 Token。當模型遇到訓練資料中從未看過的罕見專有名詞時，現代 AI 技術最普遍的處理方式為何？ (A)將該名詞拆解為較小的已知片段，再依據這些片段進行後續語言處理與生成； (B)系統因為看不懂這個新單字，會直接在對話中忽略並刪除它； (C)系統會立即判定格式錯誤，並強制中斷整段對話的運行； (D)手動建立該名詞的新 Token，並更新模型詞彙表後再繼續生成內容

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