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115年 - 115 原住民族特種考試_四等_經建行政:經濟學概要#144528(50題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_財稅行政:財政學#144527(31題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_財稅行政:稅務法規#144526(28題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_經建行政:貨幣銀行學#144525(11題)

115年 - 115 原住民族特種考試_五等_各類科:英文#144524(10題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組:國際經濟#144523(28題)

115年 - 115 原住民族特種考試_五等_各類科:原住民族行政及法規大意#144522(40題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組:國際公法#144521(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組、外交領事人員類科國際法組:國際關係與近代外交史#144520(24題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程:結構學與鋼筋混凝土學#144519(4題)

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48.小萱老師與小岭老師討論如何在幼兒日常活動中運用表現評量,以下是兩位老師提出的評量安排 甲.在午休後整理鞋櫃時,觀察幼兒是否能將同伴的室外鞋成對配好,並以此評量其配對能力乙.在交通安全活動後,分析幼兒繪製交通安全海報的內容,並以此評量幼兒實際遵守交通規則 的行為能力 丙.在數學活動中,提供幼兒 1~10 的數字卡,請其依數字大小排列,並以此評量其排序能力丁.在美勞活動中,請幼兒依照固定摺紙步驟完成作品,並以此評量幼兒的創造力請問上述何者較適切地運用了表現評量? (A) 乙丁 (B) 甲乙 (C) 甲丙 (D) 丙丁

15. 貨櫃裝載危險品,其貨櫃四周均應張貼規定之標籤,該標籤之規格,下列敘述何者為正確? (A)標籤規格不應小於150mm x 150mm,標牌下半顯示類別號碼,其數字高度不應小於15mm (B)標籤規格不應小於180mm x 180mm,標牌下半顯示類別號碼,其數字高度不應小於18mm (C)標籤規格不應小於200mm x 200mm,標牌下半顯示類別 號碼,其數字高度不應小於20mm (D)標籤規格不應小於250mm x 250mm,標牌下半顯示類別號碼,其數字高度不應小於25mm

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