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一般警察三等◆法學知識

一般警察四等◆法學知識

移民三等◆法學知識

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_地政：土地法規（包括土地登記）#144474(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_人事行政：現行考銓制度#144473(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_社會工作：人類行為與社會環境#144472(4題)

115年 - 115 民航特種考試_三等_航務管理：航空運輸與安全管理#144471(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程：營建管理與工程材料#144470(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_一般行政：公共政策#144469(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_一般行政、一般民政：政治學#144468(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_人事行政：公共人力資源管理#144467(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_原住民族行政：臺灣原住民族文化#144466(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_社會行政：社會工作#144465(5題)

50.就採購事件，得為機關提起訴訟、參加訴訟或上訴者，下列何者不屬之：(A)主計官(B)審計官(C)檢察官(D)調查官

49.得標廠商其於國內員工總人數逾一百人者，應於履約期間僱用身心障者及原住民，人數不得低於總人百分之幾：(A)百分之一(B)百分之二(C)百分之三(D)百分之四

48.機關辦理評選，應成立評選委員會，其中專家學者不得少於一定比例，該比例為何：(A)二分之一(B)三分之一(C)四分之一(D)五分之一

四、請比較西洋通史、世界史與全球通史的異同。

三、請比較中國紀傳體與編年體的異同。

二、讀(含研究)歷史的出路愈來愈艱困，您想繼續深造的原因為何呢？尤其在「應用」所學好讓自己畢業後謀得出路，有何規劃或策略呢？

AI初級-科目1-L11101 AI的定義與分類

講師：ABEL WANG

簡介：iPAS◆AI應用規劃師◆初級課程主要分為科目1:L11人工智慧基礎概論(9個單元)，科目2:生成式 AI應用與規劃(7個...

選修化學ＩＩ 題目演練

講師：Kai

簡介：延續 108 課綱規劃，聚焦於更進一步的核心主題，包括 原子結構與週期表趨勢、化學鍵與分子形狀、化學平衡與...

刑法總則(上)

講師：penguin

簡介：本課程將結合筆者的考試經驗，將以條列式的方式幫您整理每個法條的重點所在，也會利用歷屆試題幫考生快速複...

全球化與治理

課程：行政學
章節：新興議題

警告標誌⚠️

描述：三角紅邊

憲法

描述：重點整理

16. 下列何者為對股東權益或股票價格有重大影響之事項？ (A)因訴訟對公司財務或業務產生重大影響 (B)存款不足遭退票 (C)部分停工 (D)選項( A )( B )( C )皆是

9. 對於國際海事組織船舶編碼( IMO Number )之敘述，以下何者是錯誤的？ (A)由英國 Lloyd’s Register-Fairplay Ltd.控管 (B)由IMO委請船籍國指派發給 (C)總噸位100以上之動力商船,需在船身明顯之處永久標示出IMO Number (D)船舶若更改註冊國籍或買賣易主，IMO Number依然不變

1.資料基本概念與來源某製造業導入AI排程系統，需同時使用ERP訂單資料、設備感測器每秒回傳的溫度與震動數值，以及維修人員以文字描述的異常紀錄。若資料治理人員需判斷資料型態，下列哪一項最為正確？(A)ERP訂單資料屬非結構化資料，感測器資料屬半結構化資料，維修文字屬結構化資料(B)ERP訂單資料與感測器數值通常屬結構化資料，維修文字描述通常屬非結構化資料(C)三者皆屬結構化資料，因為都可儲存在企業系統中(D)三者皆屬非結構化資料，因為都需要AI模型才能分析

1. 某製造工廠計劃導入 AI 預測產線設備的故障風險。維護團隊整理了過去五年的設備運作資料，並由資深工程師逐一完成人工標註，將每筆資料標示為「正常運作」或「發生故障」。若要利用這批已完成標註的歷史資料訓練分類模型，下列哪一種機器學習方法最適合？ (A)監督式學習(Supervised Learning)； (B)非監督式學習(Unsupervised Learning)； (C)強化學習(Reinforcement Learning)； (D)半監督式學習(Semi-supervised Learning)

2. 某電商平台希望利用 AI 分析消費者行為。團隊取得過去會員交易資料，其中部分資料已標註「是否流失會員」，另一部分資料僅包含會員瀏覽、購買及搜尋紀錄，但未標註任何結果。下列何者最適合描述兩類資料的應用方式？ (A)已標註流失結果的資料適合用於監督式學習；未標註行為資料可用於非監督式學習探索消費族群特徵； (B)已標註流失結果的資料適合用於非監督式學習；未標註行為資料需先人工分類才能進行監督式學習； (C)兩類資料皆只能使用監督式學習，因企業應用皆需要明確預測結果； (D)兩類資料皆屬生成式 AI 的訓練資料，因此無法用於機器學習模型

(二)若 m 2 會下滑，請計算 m1 之加速度（即\[ \ddot{x}_1 \] ）？並說明特例 μ = 0 時的結果。（15 分）