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最新試卷
115年 - 115 高等考試_三級_環保行政:環境規劃與管理#142257(8題)
115年 - 115 高等考試_三級_環保行政:水污染與土壤污染防治#142256(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_園藝:園藝學#142255(5題)
115年 - 115 高等考試_三級_植物病理:植物病原微生物學#142254(7題)
115年 - 115 高等考試_三級_自然保育:生態學#142253(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_林業技術:林產學#142252(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_植物病理:植物病害防治學#142251(12題)
115年 - 115 高等考試_三級_植物病理:植物病理學#142250(16題)
115年 - 115 高等考試_三級_昆蟲:昆蟲分類學#142249(17題)
115年 - 115 高等考試_三級_昆蟲:昆蟲生態學#142248(11題)
最新試題
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
最新申論題
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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藥物治療學_歷屆國考考題整理
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本課程適合藥師第二階段考試 整理範圍:111-1~113-2專技高考-調劑學與臨床藥學 僅題目分章節整理,詳解請另...
【社工師考試】人類行為與社會環境|考試重點|答題技巧
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一次掌握6大國營化學考點 專攻中油、台電、台水、台糖、菸酒公賣局、經濟部職員真題,選擇 / 填充 / 計算 /...
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學校護理
臨床細胞學
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出血性滲液 p.506
地形圖的介紹
課程:
國中社會(地理)
章節:
台灣地理(上)
描述:
一、五大地形等高線與地形剖面圖 1.地形剖面圖的製作 2.剖面圖的繪製方法3.剖面圖的表達形式 4.地形基本概...
最新討論
21.教保服務人員重視秩序與規範,幼兒能依指示完成任務,但較少主動提問或表達意見。教師認為此為良好學 習狀態。最適切評析為何? (A) 有助於培養自主管理能力 (B) 有利於提升學習效率 (C) 符合團體活動規範 (D) 可能抑制幼兒心理安全感與表達意願
22. 教保服務人員在小組任務中,將工作明確分配給每位幼兒,各自完成後再組合成果。幼兒之間互動有限。 出現這種情形,最主要問題為何? (A)未提供學習素材 (B)未設計團體活動 (C) 未考量幼兒能力差異 (D)任務偏向分工完成,缺乏協同合作歷程
41. 性質互相抵觸不能配裝在一起的貨物稱為忌裝貨,鋼材、生鐵、金屬設備、乾電池等與下列何種貨物不可混裝? (A)食糖、氧化鎂 (B)樟腦 (C)食鹽 (D)酸、鹼、化肥
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