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國營事業◆1.航電系統 2.通訊電子電路

通訊電子電路

國營事業◆1.機械製造 2.電腦輔助機械設計

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)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_一般民政：地方政府與政治#144464(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_衛生行政：醫療制度與品質管理#144463(4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？

化學教師甄選題目匯總

講師：Kai

簡介：課程目的： 本課程旨在為有志於從事化學教學的教師提供全面的甄選題目匯總，以幫助其有效備考並在甄選考試...

幼兒教育及照顧法

講師：Mark

簡介：介紹幼兒教育及照顧法規內容 第一節總則 第二節教保服務機構設立及其教保服務 第三節教保服務機構組織與服...

師資培育法

講師：Mark

簡介：何謂師資培育法 何謂師資培育生

脂質

章節：生藥學

萜類

章節：生藥學

樹脂及樹脂化合物

章節：生藥學

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）