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115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 151-197#143777(47題)

115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 101-150#143774(50題)

115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 51-100#143773(50題)

115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 1-50#143771(50題)

115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 圖示題#143722(22題)

115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題(115/7/2)選擇題#143718(85題)

【已刪除】115年 - 115 國立嘉義大學 115 學年度轉學生招生考試試題：英文#143715(50題)

115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-中級能力鑑定：碳管理制度實務#143713(50題)

115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-中級能力鑑定：節能減碳技術實務#143712(50題)

115年 - 政府採購法之總則、招標及決標　是非題 151-200(2026/06/25更新)#143711(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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講師：陳耘得

簡介：1231231231

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講師：陳耘得

簡介：22222

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講師：陳耘得

簡介：222223333

句型

課程：測試用
章節：冗詞贅字 + 句型 + 修辭

行政企管

描述：多注意

行政學流變

描述：時期演變

36. 證券商經營以外國貨幣計價買賣之外國股票之經紀或自營買賣業務時，應先取得何者許可後，始得 為之？ (A)財政部 (B)證交所 (C)經濟部 (D)中央銀行

2. 船舶保全計畫書(SSP)中哪一部分被視為保密資訊，未經船長及主管機關許可，締約國政府授權的官員不得要求檢查？ (A)保全活動稽核程序 (B)個人的保全職責 (C)審查和更新保全計劃的程序 (D)報告保全事件的程序

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