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港務局◆電力系統與電路學
港務局◆電機機械
港務局◆電機機械與自動控制
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115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師:自來水工程#144698(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士化驗類:高中(職)分析化學及水質檢驗操作須知#144692(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士工程類:高中(職)土木及水管埋設施工#144691(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士化驗類:高中(職)物理化學#144690(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士裝修類-甲(新裝、修漏):高中(職)配管裝修#144689(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-甲(機電):電機(工)機械#144686(50題)
115年 - 計程車執業登記測驗:臺南市地理環境_是非題 201-246(2026/09/09 更新)#144654(46題)
115年 - 計程車執業登記測驗:臺南市地理環境_是非題 151-200(2026/09/09 更新)#144653(50題)
115年 - 計程車執業登記測驗:臺南市地理環境_是非題 101-150(2026/09/09 更新)#144652(50題)
115年 - 計程車執業登記測驗:臺南市地理環境_是非題 51-100(2026/09/09 更新)#144651(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?
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民法 物權
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民法 親屬
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民法 繼承
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民法 繼承
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環保局
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顆顆
重要單字
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考古題
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27. 證券商為客戶線上開戶作業,經確定其身分為本人及留存相關證明文件外,且依規定確認身分後, 尚須輔以何種方式強化驗證? (A)以手機簡訊傳送一次性安全密碼(OTP) (B)由專人電訪 (C)選項( A )或( B )任一即可 (D)選項( A )和( B )皆為必須
33. 集中交易市場採逐筆交易之時段為: (A)開盤 (B)盤中 (C)收盤 (D)選項( A )( B )( C )皆採逐筆交易
4. 船舶依據國際載重線公約之規定,檢驗後,下列何者並非須經主管機關認可始得改變者? (A)佈置 (B)設備 (C)材料 (D)工具
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