最新資料

沖壓模具工程師認證

test0916

test091602

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_農業技術：植物保護概要#144435(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_文化行政：原住民族藝術概要#144434(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_文化行政：原住民族文學概要#144433(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_教育行政：教育行政學概要#144432(4題)

115年 - 115-3航海人員測驗_一等管輪：船用電機與自動控制（概要）#144428(40題)

115年 - 115衛生福利部專科護理師甄審試題_內科、外科、兒科、精神科、婦產科、家庭科：專科護理通論#144394(80題)

115年 - 115 衛生福利部專科護理師甄審試題_外科：進階專科護理#144378(80題)

115年 - 115-3 航海人員測驗-一等船副：航海學#144339(40題)

115年 - 115-3 航海人員測驗_一等船副：船舶通訊與航海英文#144338(40題)

115年 - 115-3 航海人員測驗_一等船副：貨物作業#144337(40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？

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

幼兒教育及照顧法施行細則

講師：Mark

簡介：本課程的法規是幼兒教育及照顧法施行細則

重點複習

描述：複習

ㄧ、企業管理概論

描述：王毅老師-企業管理

二、管理學派簡介

描述：1.科學管理學派 2.一般行政學派 3.組織行為學派 4.管理科學學派 5.系統管理學派 6.權變學派

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

35. 有價證券在證交所市場之買賣，除法令另有規定外，以下列何種交割方式為之？ (A)以期貨交割為之 (B)以違約交割為之 (C)以現款現貨交割為之 (D)以欠款欠貨交割為之

3. 將一玻璃圓球放在一平面上，這是什麼類型的平衡？ (A)穩定平衡 (B)中性平衡 (C)不穩定平衡 (D)無法判定

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