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中山◆電機◆資料結構
中山◆電機◆半導體概論
中山◆電機◆工程數學乙
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115年 - 汽車駕照筆試_英文 351-400(2026/05 更新)#145218(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 301-350(2026/05 更新)#145217(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 251-300(2026/05 更新)#145216(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 201-250(2026/05 更新)#145215(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 151-200(2026/05 更新)#145214(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 101-150(2026/05 更新)#145213(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 51-100(2026/05 更新)#145212(50題)
115年 - 汽車駕照筆試_英文 1-50(2026/05 更新)#145211(50題)
115年 - 計程車執業登記測驗:宜蘭縣地理環境_選擇題 51-80(2026/09/09 更新)#145196(30題)
115年 - 計程車執業登記測驗:基隆市地理環境_選擇題 51-79(2026/09/09 更新)#145195(29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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新增課程
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【站僕】摩檸Morning.
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【站僕】摩檸Morning.
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最新主題筆記
民法親屬篇-扶養部分
描述:
注意!注意!注意! 這是在民法還沒修正成年為18歲時所整理的資料! 之前上傳刑法資料時,並沒想過會有...
民法親屬篇-婚姻部分
描述:
注意!注意!注意! 這是在民法還沒修正成年為18歲+同志婚姻合法化前時所整理的資料! 之前上傳刑法資...
我的筆記本
描述:
我的筆記本
最新討論
33.下列兩位幼兒因頭部受傷而出現不同的語言問題: 小安:能理解他人說話,但說話吃力且句子不完整。 小美:說話流暢,但經常答非所問,也難以理解別人的話。 若分別推測兩位幼兒受損的大腦區域,下列何者正確? (A) 小安威尼卡區(Wernicke's area)受損 (B) 小美布洛卡區(Broca's area)受損 (C) 小安布洛卡區(Broca's area)受損 (D) 小美海馬迴(hippocampus)受損
30. 冷藏運送中一般水果艙內相對濕度約保持在多少%? (A)45 (B)55 (C)65 (D)75
31. 惰氣系統(Inert Gas System),其含氧量不應超過多少%? (A)4 (B)5 (C)6 (D)7
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