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高考/三級◆職業衛生暴露風險評估

高考/三級◆獸醫行政法規與獸醫病理學

普考◆職業衛生概要

115年 - [無官方正解]112-2 建中第二學期定期考試高二數B試題#142979(17題)

115年 - 115年 - 115-2 專技高考_諮商心理師：諮商與心理治療理論#142941(42題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_化工：基礎化學#142920(50題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_土木1、2：施工規劃及控制概要#142919(42題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_會計：成本與管理會計概要#142918(45題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_化工：化學工業概論#142917(43題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_農業機械 1、農業機械 2、農業機械 3：引擎原理與實習#142916(44題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_電機 1、電機 2、電機(糖業鐵路)：電工機械#142915(45題)

115年 - 115 台灣糖業股份有限公司_新進工員甄試_電機 1、電機 2、電機(糖業鐵路)：基本電學#142914(47題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司_從業人員司機員甄試_第 9 階-列車駕駛：基本電學#142884(50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？

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醫檢國考【臨床生化】微量元素、血液運輸、維生素、腫瘤標記、電解質、氣體

描述：內容主要以表格分章整理， 大主題包括「微量元素」、「血液運輸」、「維生素」、「腫瘤標記」、「電解質」...

跨域治理

描述：重點整理

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