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115年 - 115-2 專技高考_公共衛生師：衛生行政與管理#142845(43題)

115年 - 115 專技高考_公共衛生師：環境與職業衛生#142844(42題)

115年 - 115 專技高考_公共衛生師：健康社會行為學#142843(42題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：視覺光學#142842(50題)

115年 - 115 專技高考_驗光師：視光學#142841(50題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：隱形眼鏡學與配鏡學#142840(50題)

115年 - 115 專技普考_驗光生：眼球構造與倫理法規概要#142839(50題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：眼球解剖生理學與倫理法規#142838(50題)

【已刪除】115年 - 測試選擇題和申論題互相轉換（給RD測試，不要動）#142837(18題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：低視力學#142836(50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

製備

課程：化學教師甄選題目匯總
章節：無機化學

聚合物

課程：化學教師甄選題目匯總
章節：有機化學

平衡計分卡

描述：內容通常包括 財務、客戶、內部流程、學習與成長四個構面

41.沛詞老師希望透過班級日常生活中的潛在影響，培養幼兒有禮貌的行為。下列何者最貼近沛詞老師的課 程安排？ (A) 在入園.用餐與收拾活動中，持續以溫和語氣示範問候與感謝 (B) 進行「有禮貌」主題活動，介紹不同情境中的禮節用語 (C) 安排團體討論，向幼兒說明「有禮貌」的定義與規則 (D) 設計「禮貌小達人」學習單，請幼兒完成後帶回家分享

23. 下列何者是為一般貨櫃的單位？ (A)FUE (B)HEU (C)NEU (D)TEU

24. 一般而言，通常所稱船舶排水量(Displacement)係指下列何者？ (A)空載排水量 (B)輕載排水量 (C)滿載排水量 (D)試航排水量

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