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115年 - 115 高等考試_二級_都市計畫技術:都市計畫、區域計畫與國土計畫相關法令與政策#145736(4題)
115年 - 115 高等考試_二級_都市計畫技術:都市交通運輸與土地使用計畫理論與實務#145735(5題)
115年 - 115 高等考試_二級_環境工程:環境化學與環境微生物學#145734(4題)
115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員職階晉升甄試試題_專業職(一)晉升營運職:郵政法規(包括郵政法、郵政儲金匯兌法、簡易人壽保險法、郵件處理 規則及郵務營業規章)#145685(11題)
115年 - 115-1薦任公務人員晉升簡任官等訓練及警正警察人員晉升警監官等訓練試題:情境寫作#145679(2題)
115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_護理師及營養師聯合甄選試題:營養師專業知能(含食品營養、食品衛生管理)#145678(50題)
115年 - 民法.pdf#145677(12題)
115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_護理師及營養師聯合甄選試題:學校衛生護理學#145676(50題)
115年 - 115-2 薦任公務人員晉升簡任官等訓練及警正警察人員晉升警監官等訓練試題:情境寫作#145675(2題)
115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_正式護理人員暨約聘護理師聯合甄選試題:綜合護理(含內科、外科、產科、兒科、精神科與公共衛生護理學)#145674(50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?
最新課程
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講師:
陳耘得
簡介:
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講師:
陳耘得
簡介:
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講師:
陳耘得
簡介:
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最新主題筆記
一般行政-行政學
描述:
一般行政
一般行政-法學
描述:
一般行政
祈使句
課程:
國中會考英文總複習
章節:
英文閱讀 B 單題 文法句型
最新討論
23. 在教保活動中,教師多以「觀察者」角色進行,但活動結束後直接依觀察印象給予整體評價,未進一步分 析或記錄。最主要問題為何? (A)未設計活動 (B)未掌握幼兒興趣 (C)觀察缺乏系統性與分析,影響評估效度(D)未提供操作機會
39. 船舶積載圖係根據下列何種貨運文件所提供的貨物資料製作? (A)Shipping order (B)Delivery order (C)Mate receipt (D)Export manifest
40. 下列有關IMDG Code之第六類危險品(有毒物質及感染性物質),其毒性的衡量指標LD50的意義,何者錯誤? (A)LD50稱為半數致死量 (B)LD50愈大毒性愈強 (C)輕毒物 質,其吞食毒性之LD50為50~200mg/kg (D)LD50之吞食毒性量與皮膚接觸毒性量不同
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