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115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_農藝學系：作物科學#143880(4題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_中國文學系：閱讀與寫作#143879(7題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班(公費生)招生考試試題_幼兒教育學系：幼兒發展#143878(4題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_食品科學系：食品化學#143877(7題)

115年 - [無官方正解]115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_財務金融學系：財務管理#143876(34題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_應用歷史學系：史學通論#143874(4題)

115年 - 115 國立嘉義大學_轉學生招生考試試題_共同科：史學通論#143873(4題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班招生考試試題_植物醫學系：植物保護學#143872(4題)

115年 - 115 國立嘉義大學_碩士班(食品科技組)招生考試試題_食品科學系：食品加工#143871(6題)

115年 - 115 國立嘉義大學_臨床獸醫學碩士班招生考試試題_獸醫學系：應用微生物學#143870(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？

國中數學

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國中數學

高中國文

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：高中國文

高中英文

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：高中英文

行政管理、權變等理論

描述：費堯等人的理論

Take片語

描述：Take片語

信託意義與分類

描述：信託意義與分類

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