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115年 - 115 幼兒園在職人員修習幼兒園教師師資職前教育課程專班招生考試:國語文#142495(50題)
115年 - 115 幼兒園在職人員修習幼兒園教師師資職前教育課程專班招生考試:幼兒教育(含幼兒教保概論、幼兒發展)#142494(50題)
115年 - 115 澎湖縣國民小學暨附設幼兒園教師/代理教師甄選試題:教育專業 1-20#142492(20題)
115年 - 115 澎湖縣國民小學暨附設幼兒園教師/代理教師甄選試題_基礎:數學 76-100#142491(25題)
115年 - 115 澎湖縣國民小學暨附設幼兒園教師/代理教師甄選試題_基礎:國文 51-75#142490(25題)
115年 - 115 澎湖縣國民小學暨附設幼兒園教師/代理教師甄選試題:教育專業 1-50#142489(50題)
115年 - 115 高等考試_三級_化學工程:反應工程及單元操作#142369(14題)
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:數學乙#142359(18題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定公告試題_第二科:淨零碳盤查規範與程序概要#142358(50題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定試題_第一科:淨零碳規劃管理基礎概論#142357(50題)
最新試題
119. 將某額定為 220 伏特、1000 瓦特之電熱器,以 110 伏特的電源供電,若要產生 75000 焦耳熱量,需供電多少分鐘? 初等考 114 (A)2.5 (B)5 (C)7.5 (D)10
118. 2 歐姆電阻所消耗的功率為 18 瓦特,其通過之電流為何? 初等考 114 (A)1 安培 (B)2 安培 (C)3 安培 (D)4 安培
117. 電熱器為 20Ω,連接至 110V 的電壓源,若連續使用 24 個小時,試求總消耗電量為多少度﹖ 台鐵 113 (A)5.53 度 (B)14.52 度 (C)28 度 (D)132 度
最新申論題
四、教育是一種工具,還是一個有它自身目的的歷程?試說明之。(25分)
三、「良師興國」是一種信念,還是一個事實?試評析之。(25分)
二、國民教育的宗旨,在培養德智體群美五育均衡發展的健全國民。試申論其涵義。(25 分)
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化學教師甄選題目匯總
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課程目的: 本課程旨在為有志於從事化學教學的教師提供全面的甄選題目匯總,以幫助其有效備考並在甄選考試...
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介紹幼兒教育及照顧法規內容 第一節總則 第二節教保服務機構設立及其教保服務 第三節教保服務機構組織與服...
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最新討論
1. 關於社會地位的敘述,下列哪一項比較是強調「歸屬性地位」(ascribed status)的特質? (A)苦讀有成 (B)祖蔭庇護 (C)白手起家 (D)學有所成
1. 有關電動車的動力傳動系統之組成,不包含下列何項? (A)馬達與馬達驅動控制器;(B)差速器或電子差速器;(C)變速箱;(D)懸吊避震系統
26. 不同腦葉區域掌管不同感覺或語意處理,請問下列哪個腦葉/感覺配對錯誤? (A) 頂葉—處理觸覺、壓力與空間定位等體感覺 (B) 顳葉—處理聽覺與部分語言理解 (C) 額葉—處理視覺影像與顏色辨識 (D) 布洛卡區 (Broca’s area) — 負責語言產生與說話表達
27. 下列關於植物激素的敘述,何者正確? (A) 生長素 (auxin) 在高濃度時對所有器官均促進生長 (B) 乙烯 (ethylene) 為氣態植物激素,能促進果實成熟 (C) 細胞分裂素 (cytokinin) 主要促進頂端優勢 (D) 離層素 (ABA) 主要功能是促進種子萌發
27. 某產險公司開發智慧車險估損系統,需利用 AI 產生特定車損照片,以擴充模型的訓練資料;此外,系統須依據每位客戶專屬的保單條款,自動產生具備條款依據的理賠評估書,並盡可能避免產生數字或法規引用錯誤。下列哪一種技術架構最適合? (A)使用專屬影像生成 AI 建立車損照片;將客戶保單內容用於模型微調(Fine-tuning),再由微調後模型產生理賠評估書; (B)使用具備多模態能力的大型語言模型,同時產生車損照片及理賠評估書,不另外讀取客戶保單內容; (C)使用專屬影像生成 AI 建立車損照片;搭配檢索增強生成(RAG)讀取客戶保單內容,再由大型語言模型產生理賠評估書; (D)使用 AI 搜尋工具查詢公開車險條款及相關法規;再交由大型語言模型依據一般性規範產生標準化理賠說明文件
28. 某工廠導入生成式 AI 協助分析設備異常。工程師發現,若直接要求 AI 一次判斷故障原因,經常出現誤判。於是改在同一個提示詞(Prompt)中要求 AI 逐步分析感測器資料、設備警示紀錄及異常現象,再推論故障原因並提出檢修建議。上述作法屬於下列何種提示工程(Prompt Engineering)技術? (A)思維鏈提示(Chain-of-Thought Prompting); (B)零樣本提示(Zero-Shot Prompting); (C)少樣本提示(Few-Shot Prompting); (D)檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)