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115年 - 115 普通考試_都市計畫技術：都市及國土計畫理論與法制概要#142183(4題)

115年 - 115 普通考試_財稅行政：民法概要#142182(26題)

115年 - 115 普通考試_食品衛生檢驗：食品安全與衛生法規概要#142181(8題)

115年 - 115 普通考試_食品衛生檢驗：食品檢驗分析與化學概要#142180(4題)

115年 - 115 普通考試_圖書資訊管理：圖書資訊學概要#142179(27題)

115年 - 115 普通考試_水土保持工程：集水區經營與水文學概要#142178(4題)

115年 - 115 普通考試_檔案管理：檔案技術及應用服務概要#142177(5題)

115年 - 115 普通考試_測量製圖：空間資訊概要#142176(4題)

115年 - 115 普通考試_環保行政、環保技術：環境污染防治技術概要#142175(6題)

115年 - 115 普通考試_輪機技術：船用電學與自動控制概要#142174(4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？

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

一元一次不等式

課程：國中數學會考總複習
章節：國一數學

比例

課程：國中數學會考總複習
章節：國一數學

統計圖表與統計資料處理

課程：國中數學會考總複習
章節：國一數學

16.幼兒園設置午睡時間與安靜空間，讓幼兒獲得充分休息。此最符合： (A)提供心理發展活動 (B)提供生理需求滿足之服務 (C)提供健康教育 (D)提供學習環境

17.請幼兒用積木建構「夢想中的房子」，完成後需向同儕說明設計理念，並回應他人提問。此活動最主要培養 下列何種核心素養？ (A)想像創造 (B)表達溝通 (C)推理賞析 (D)關懷合作

44. 依據現行SOLAS公約，載運散裝榖類船舶之經自由液面效應修正後的初定傾高，不應小於多少公尺？ (A)0.6 (B)0.5 (C)0.4 (D)0.3

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