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115年 - 115 高等考試_三級_交通行政、交通技術：運輸規劃學#142274(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_環保行政：空氣污染與噪音防制#142273(8題)

115年 - 115 高等考試_三級_地政：民法（包括總則、物權、親屬與繼承編）#142272(3題)

115年 - 115 高等考試_三級_交通行政：運輸學#142271(4題)

115年 - 115 普通考試_經建行政：貨幣銀行學概要#142270(6題)

115年 - 115 高等考試_三級_航運行政：海運與物流管理學#142269(7題)

115年 - 115 普通考試_衛生行政：衛生行政學概要#142268(27題)

115年 - 115 普通考試_電力工程：電工機械概要#142267(8題)

115年 - 115 高等考試_三級_地政：土地政策#142266(4題)

115年 - 115 普通考試_機械工程：機械製造學概要#142265(7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？

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講師：yamoltest1

簡介：131 3 31 13

國營英文

講師：Terry Tung

簡介：本課程精選經濟部聯招及台電、中油、中鋼、中華電信、自來水、菸酒、臺鐵從業人員最新英文考題，專為有志突...

2025/09/17 pmtest

講師：IDeath

簡介：test

行政學階段代表~筆記整理~

描述：行政學每一時期的代表理論~提供給各位考生參考~以上是摩友整理的筆記喔！

行政學得架構~圖解~

描述：分享給大家參考~是摩友整理的筆記呦！

筆記-圖表整理流程[行政救濟]訴願和重新審查

描述：人民因中央或地方機關之違法行政處分， 認為損害其權利或法律上之利益， 經依訴願法提起訴願而不服其決定，...

46.羽倫老師觀察幼兒在學習區中的遊戲行為，並記錄其可能反映的遊戲發展特徵。下列哪一項判讀較不適 切？ (A) 小晴拿著積木當手機，假裝打電話向餐廳訂餐，並邀請同伴扮演服務生；羽倫老師判斷此展現幼兒 的表徵與假裝能力 (B) 小庭.小安與小宇在扮演區分配醫生.病人與藥師角色，共同進行看診遊戲；羽倫老師判斷此反映 幼兒逐漸參與社會戲劇遊戲 (C) 小恩在積木區依自己的想法搭出一座停車場，並說明車道.入口與停車格的位置；羽倫老師判斷此 屬於建構遊戲 (D) 小哲在戶外反覆跑上斜坡.跳下階梯，並持續重複相同動作；羽倫老師判斷此屬於建構遊戲

18. 細粉選礦砂(精礦砂)其含水率超過多少時流動性大。 (A)12％ (B)10％ (C)8％ (D)6％

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

(二)已知 No.60 鏈條於 300 rpm 時額定功率 Htab = 7.9 kW （單列、17 齒基準），求設計功率 Pd 與修正後之單列容許功率 H，並判斷單列 No.60 是否足夠；若不足，請決定應採用之鏈條列數並驗算之。 （8 分）