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研究所、轉學考(插大)◆史料與史學
研究所、轉學考(插大)◆研究方法
最新試卷
115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司宜蘭電力段、花蓮電務段、臺東電力段服務員(電力類科)從業人員聯合甄試:作文#145034(1題)
115年 - 115-1 證券投資分析人員:證券交易相關法規與實務#145029(31題)
115年 - 115-1 證券投資分析人員:投資學#145028(43題)
115年 - 115-2 證券投資分析人員:證券交易相關法規與實務#145027(38題)
115年 - 115-2 證券投資分析人員:投資學#145026(37題)
115年 - 115-2 證券投資分析人員:總體經濟及金融市場#145025(38題)
115年 - 115-2 證券投資分析人員:會計及財務分析#145024(32題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1601-1650(2026/09/15 更新)#145023(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1551-1600(2026/09/15 更新)#145022(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1501-1550(2026/09/15 更新)#145021(50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?
最新課程
國營國文
講師:
Terry Tung
簡介:
本課程專為衝刺經濟部聯招與各大國營事業(台電、中油、台水、中鋼、臺灣菸酒、台糖、各縣市捷運)及郵局的...
國中社會科總複習
講師:
jacky227788
簡介:
主要以總複習單元筆記與大考題目概覽為主,附有一本符合最新大考趨勢之模擬題目。
高中歷史科大考詳解
講師:
酒神老師
簡介:
該分區以高中歷史詳解為主,主要帶學生透過抓關鍵字和概念理解題意,選出適合文意的答案,要注意掌握抓關鍵...
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天天背單字03
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保持天天背單字的習慣 順利上榜
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最新討論
20. 證券商經營期貨交易輔助業務者,於從事業務對客戶所生之損害,與委任期貨商負何責任? (A)證券商負責 (B)各負一半賠償責任 (C)委任期貨商為公司,應負較重責任 (D)連帶賠償責任
21. 股份有限公司記名式公司債券如何轉讓? (A)由持有人以交付轉讓 (B)不得轉讓 (C)變更為無記名債券後轉讓之 (D)得由持有人以背書轉讓
7. 依據STCW 78/95國際公約之規定,下列哪一項並非負責當值之中船員所應具備之專長? (A)操舵並且熟悉舵令 (B)以視覺和聽覺方式保持適當瞭望 (C)熟悉應急設備之操作和應急程序 (D)能使用IMO海事通信標準用語
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