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駐警◆行政院安全管理手冊、警察勤務條例、警械使用條例

115年 - 115 高等考試_三級_環保行政：環境規劃與管理#142257(8題)

115年 - 115 高等考試_三級_環保行政：水污染與土壤污染防治#142256(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_園藝：園藝學#142255(5題)

115年 - 115 高等考試_三級_植物病理：植物病原微生物學#142254(7題)

115年 - 115 高等考試_三級_自然保育：生態學#142253(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_林業技術：林產學#142252(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_植物病理：植物病害防治學#142251(12題)

115年 - 115 高等考試_三級_植物病理：植物病理學#142250(16題)

115年 - 115 高等考試_三級_昆蟲：昆蟲分類學#142249(17題)

115年 - 115 高等考試_三級_昆蟲：昆蟲生態學#142248(11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：陳耘得

簡介：qweqweq

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講師：陳耘得

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講師：陳耘得

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組織病象 成因 類型

描述：組織病象

第一次

描述：生物犯罪學

派出機關

描述：派出機關

1.十個月大的小明在老師面前看著皮球被藏在左側毯子下，他成功掀開並找到皮球。隨後老師在小明注視下，將皮球改藏在右側盒子裡，但小明仍堅持去掀開左側的毯子。小明的搜尋行為最符合下列哪一項發展概念？ (A)缺乏物體恆存性(Object Permanence) (B)A-非-B 錯誤(A-not-B Error) (C)前運思期的自我中心(Egocentrism) (D)去集中化(Decentration)

50.幼兒園進行給藥安全案例討論時，教師們針對常見給藥方式提出下列處理原則。依幼兒用藥安全觀點， 下列何者較不適切？ (A) 五歲幼兒使用耳滴劑時，可將耳廓向上.向後拉，以利藥液進入耳道 (B) 同時使用眼藥水與眼藥膏時，先使用眼藥膏，間隔 5–10 分鐘後再使用眼藥水 (C) 使用口服藥時，應考量幼兒吞嚥能力，避免自行給予不適合之固體藥劑 (D) 使用鼻滴劑時，可採頭部微仰姿勢將藥液滴入，並維持該姿勢約 1 分鐘 試題結束

13. 穩度依據傾斜角度分初穩度(Initial stability)及大傾角穩度(Stability at a large angle of heel)，通常以傾斜多少度作區隔？ (A)10 (B)15 (C)20 (D)25

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