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115年 - 115-2 期貨信託基金銷售機構銷售人員：期貨信託法規及自律規範#145115(50題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：國文#145109(2題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：汽車英文專業術語#145108(50題)

115年 - 115-2 證券商業務員：證券投資與財務分析#145107(50題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：汽車構造原理概論#145106(50題)

115年 - 115-2 證券商業務員、證券交易相關法規與實務乙科：證券交易相關法規與實務#145104(50題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：汽車溝造原理#145103(100題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：汽車駕駛理論#145102(50題)

115年 - 115 高雄市國中小暨學前教育階段教師甄選初試_特殊教育班（身心障礙類）：教育學科（特殊教育專業知能）#145101(50題)

115年 - 115-2 交通部公路總局_汽車檢、考驗員：道路交通法規#145098(51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...

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描述：10

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SPC

描述：統計製程管制

38.截斷假影（truncation artifact）是因在k-space訊號取樣不足，造成在傅立葉轉換（Fourier transform）成影像時，與何種函數卷積（convolution）的結果？ (A)方波 (B)三角波 (C)sinc (D)sinc的平方

12. 哪些公司應於章程訂明以年度盈餘提撥一定比率為基層員工調整薪資或分派酬勞？ (A)公開發行公司 (B)興櫃公司 (C)上市及上櫃公司 (D)非公開發行公司

13. 公開發行公司公告申報之財務報告，其主要內容有虛偽或隱匿之情事，哪些人對於發行人所發行有 價證券之善意取得人、出賣人或持有人因而所受之損害，應負賠償責任？ (A)發行人 (B)發行人之負責人 (C)發行人之職員曾在財務報告或財務業務文件上簽名或蓋章者 (D)以上皆是

11. 海上人命安全公約(SOLAS)規定油輪惰氣系統之惰氣供應率，至少應為貨泵最大工作效率的百分之幾？ (A)100 (B)125 (C)170 (D)250

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