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綜合科目-民法、票據法、銀行法、民事訴訟法、強制執行法

綜合科目-邏輯推理、計算機概論、程式設計(.NET、COBOL、JAVA+SQL程式語言)

教甄◆流行服飾科

115年 - 115 普通考試_原住民族行政：臺灣原住民族歷史與文化概要#142153(4題)

115年 - 115 普通考試_交通行政：交通政策與行政概要#142152(4題)

115年 - 115 普通考試_水土保持工程：水土保持概要（包括植生工法）#142151(4題)

115年 - 115 普通考試_客家事務行政：客家歷史與文化概要#142150(4題)

115年 - 115 普通考試_水利工程：水利工程概要#142149(4題)

115年 - 115 普通考試_戶政：民法總則、親屬與繼承編概要#142148(4題)

115年 - 115 普通考試_文化行政：文化行政概要#142147(4題)

115年 - 115 普通考試_原住民族行政：原住民族行政與法規概要#142146(4題)

115年 - 115 普通考試_文化行政：藝術概要#142145(4題)

115年 - 115 普通考試_勞工行政：勞資關係概要#142144(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？

徐喬-經濟學(資料太多優化中)

講師：【站僕】摩檸Morning.

王立杰-幼稚教育考試精粹

講師：【站僕】摩檸Morning.

陳萱-公民

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各種劑型108～111

課程：調劑學與臨床藥學分章節題庫(108-1~115-2)
章節：調劑學基本概念

藥品容器、包裝、標籤116

課程：調劑學與臨床藥學分章節題庫(108-1~115-2)
章節：調劑學基本概念

各種劑型116

課程：調劑學與臨床藥學分章節題庫(108-1~115-2)
章節：調劑學基本概念

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

18.下列敘述，何者最能體現「核心素養導向課程」的精神？ (A) 依教科書進度完成所有知識內容 (B) 強調知識記憶與標準答案 (C) 以真實情境整合知識.能力與態度 (D) 以教師講述為主要教學方式

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