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研究所、轉學考(插大)◆演化生物學
研究所、轉學考(插大)◆普通植物學
研究所、轉學考(插大)◆生態學
最新試卷
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_綜合行政人員資訊組:程式設計概要#144212(43題)
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉工程人員:營建管理與工程材料#144211(28題)
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_綜合行政人員會計組:會計學概要#144210(48題)
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試_綜合行政人員地政組:民法物權及債權編概要#144209(44題)
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉管理人員水質組:灌溉水質管理與保護概要(含灌溉水質採樣與檢驗概要)#144206(27題)
115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試_灌溉管理人員機電組:電工機械概要#144205(21題)
115年 - 115 專技高考_植物診療師:植物病害診斷鑑定與防治學#144203(83題)
115年 - 115-3 航海人員測驗_二等管輪:輪機管理與安全概要#144197(40題)
115年 - 115-3 航海人員測驗_二等管輪:輪機保養與維修概要(包括輪機基本知識)#144196(40題)
115年 - 115-3 航海人員測驗_二等管輪:輪機工程(包括推進裝置、輔機與輪機英文)概要#144195(40題)
最新試題
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
最新申論題
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?
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測試
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【站僕】摩檸Morning.
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測試描述 測試
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Terry Tung
簡介:
Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢(Central Tendency)用來找出資料的中心點在哪裡: 平均數(Mean)、中位數...
考前60天◆經濟學
講師:
Terry Tung
簡介:
高普考、初考、三四五等、國營適用! 個經&總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...
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戒嚴之程序
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憲在要幹嘛:憲法重點整理〈上集〉
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候選人之資格
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公民投票提案權
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最新討論
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
10. 若船上的包裝危險貨物落海時,應以最迅速之通信方式優先向何者通報? (A)船舶所有人 (B)最接近之沿岸國 (C)船籍國 (D)船籍港主管機關
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)