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專科學力鑑定◆專(二)：生物

專科學力鑑定◆專(二)：職場安全與衛生

專科學力鑑定◆專(二)：職場衛生與安全

115年 - 115 高等考試_三級_檔案管理：檔案應用服務#142303(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_氣象：大氣動力學#142302(5題)

115年 - 115 高等考試_三級_測量製圖：空間資訊理論及實務（包括航空測量與遙感探測、地圖學及地理資訊系統）#142301(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法制：刑法與刑事訴訟法#142300(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_都市計畫技術：環境規劃與都市設計#142299(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_輻射安全：輻射防護法規#142298(11題)

115年 - 115 高等考試_三級_司法行政：民事訴訟法與刑事訴訟法#142297(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法律廉政：刑法與刑事訴訟法#142296(3題)

115年 - 115 高等考試_三級_法制：立法程序與技術#142295(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_工業設計：人因工程（包括人體工學）#142294(10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？

小特教師甄試

講師：你好湯姆

簡介：包含歷屆試題整理與筆記

生物藥劑分章節試題(108-1～115-2)

講師：Pharm_MADAO

簡介：● 收錄108-1～115-2之生物藥劑國考題 ● 分章節整理試題，幫助考生複習各章節之內容

藥物分析學主題式題庫 (115-1~108-1)

講師：麥塊小羊藥學習

簡介：> 收錄 114-2 ~ 108-1 歷屆藥析國考題 (115-1 整理中) > 採「主題式分章」編排，幫助考生高效複習

前列腺素

課程：藥理藥化完整分章節講義&題目
章節：激素類

風濕免疫疾病

課程：藥理藥化完整分章節講義&題目
章節：激素類

巴金森氏症

課程：藥理藥化完整分章節講義&題目
章節：特殊疾病整理

18. 股份有限公司董事發現公司有受重大損害之虞時，應即向誰提出報告？ (A)董事會 (B)股東會 (C)監察人 (D)會計師

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）