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本國現代史

115年 - 危險物品運送人員訓練：(罐槽車,其他貨車)_是非題 1-50（2026/06/01 更新）#144751(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：其他貨車_選擇題 151-209（2026/06/01 更新）#144750(59題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：其他貨車_選擇題 101-150（2026/06/01 更新）#144749(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：其他貨車_選擇題 51-100（2026/06/01 更新）#144748(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：其他貨車_選擇題 1-50（2026/06/01 更新）#144747(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 201-240（2026/06/01 更新）#144746(40題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 151-200（2026/06/01 更新）#144745(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 101-150（2026/06/01 更新）#144744(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 51-100（2026/06/01 更新）#144743(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 1-50（2026/06/01 更新）#144742(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？

全彩圖像字根、字首、字尾記憶法

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考衝班-全彩警特英文圖解單字記憶、閱讀線上課

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第7章司法77-82

課程：【警鴿】2025憲法考點統整(上)
章節：二、憲法本文之內容

第8章考試83-89

課程：【警鴿】2025憲法考點統整(上)
章節：二、憲法本文之內容

第9章監察90-106

課程：【警鴿】2025憲法考點統整(上)
章節：二、憲法本文之內容

48. 證券商應多久計算每一信用帳戶之整戶及各筆融資融券擔保維持率？ (A)每日 (B)每週 (C)每月 (D)每季

47. 下列何者造成的船體受力屬於靜力(Static force)？ (A)橫搖 (B)縱搖 (C)船舶上下跳動 (D)貨載重量

48. 某船KG為0.65公尺，GM為0.8公尺，右傾3度。左舷有一壓水艙，重心在中線左側5公尺，已知該船排水量10,000公噸，求需裝入多少壓艙水才能使該船平正？ (A)60.4 (公 噸) (B)64.3 (公噸) (C)76.5 (公噸) (D)83.8 (公噸)

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