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都市交通運輸與土地使用計畫理論與實務

國土、區域與都市空間資訊理論與實務

電路分析

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程：測量學#144560(8題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源) (特殊)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)(限原住民族報考)：專業科目B_自來水工程概要#144559(50題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士裝修類-甲(新裝、修漏)、技術士裝修類-甲(新裝、修漏)(限原住民族報考)、技術士裝修類-乙(檢漏)：專業科目B-配管與儀器操作原理#144558(50題)

115年 - 115 國際經濟商務特種考試_三等_國際經濟商務人員類科西班牙文組：外國文（西班牙文）#144557(23題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_營運士業務類-抄表人員、營運士業務類、營運士業務類(限身心障礙者報考)：專業科目B-自來水法及台灣自來水公司營業章程#144556(50題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科義大利文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（義大利文）#144555(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科俄文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（俄文）#144554(24題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科西班牙文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（西班牙文）#144553(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科德文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（德文）#144552(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科法文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（法文）#144551(23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？

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

緒論

課程：國營物理
章節：緒論

描述：內容包含： 單位制與物理量 知名物理學家簡介

筆記本123

描述：筆記本

Hello

描述：Hello2

34.妮妮很清楚自己是女生，並且知道即使剪短頭髮.穿男生的衣服，或長大後從事不同工作，她仍然是女 生。根據 Kohlberg 的性別發展理論，我們可以推論妮妮已發展出下列哪一項概念？ (A) 性別認同(gender identity) (B) 性別穩定性(gender stability) (C) 性別恆定性(gender constancy) (D) 性別刻板印象(gender stereotype)

29. 固體散裝貨船每一貨艙中的最大裝載重量(P值)，應滿足下式何種要求？ (A)P＜0.5乘l乘b乘ds (B)P＜0.7乘l乘b乘ds (C)P＜0.9乘l乘b乘ds (D)P＜1.1乘l乘b乘ds

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

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