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115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 901-950(2026/08/03 更新)#143088(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 801-850(2026/08/03 更新)#143087(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 851-900(2026/08/03 更新)#143086(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 751-800(2026/08/03 更新)#143085(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 701-750(2026/08/03 更新)#143084(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 651-700(2026/08/03 更新)#143083(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 601-650(2026/08/03 更新)#143082(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 551-600(2026/08/03 更新)#143081(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 451-500(2026/08/03 更新)#143080(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 501-550(2026/08/03 更新)#143079(50題)
最新試題
146. 以一含內阻之電源提供負載功率,當負載獲得最大輸出功率時,其傳輸效率為何? 鐵路、國安特考 112 (A)25% (B)50% (C)60% (D)80%
145. 以 KCL 求解右圖示電路時,下列何者為節點 Vb 之正確表示式? 初等考 114 (A)(Vb – Va)/R1 + Vb /R3 + (Vb – Vc)/R2 = 0 (B)(Vb – Va)/R1 + Vb /R3 + (Vb – Vc)/R2 + R4 = 0 (C)(Vb – Va)/R1 + Vb /R3 –(Vb – Vc)/R2 = 0 (D)(Vb – Va)/R1 + (Vb – Vc)/R2 = 0
144. 如下圖所示之電路,則電流 I 為多少安培? 初等考 114 (A) –2 (B)\( \frac{4}{3} \)(C)4 (D)6
最新申論題
四、通過 ISO/IEC 17025 國際標準認證是維持鑑識科學實驗室品質的重要方式之一,該國際標準中要求實驗室對於量測之設備需評估其量測不確定度,試說明何謂「量測不確定度」?並舉例說明 1 種以上評估及計算方式。
三、試說明紅外線攝影及螢光攝影之原理與運用時應注意事項,並各舉一例其技術在刑案現場之應用。
(四)進行指紋比對時,研判兩枚指紋為個化結果之條件,除需紋型相符外,另需達 12 個指紋特徵點相符,其理由何在?(10 分)
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需求量的變動與需求的變動
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經濟學(上)
章節:
供需理論
憲法緒論-憲法概念
描述:
參考呂晟編著之互動式憲法
拒絕證書
描述:
蛤
最新討論
30. 以下哪種應用場景最適合使用Low-Code/No- Code? (A) 企業內部應用(CRM、ERP) (B) 遊戲引擎開發 (C) 高效能運算 (D) 作業系統核心開發
31. Shopify 和 Webflow 主要用於哪種應用場景? (A) AI 與數據分析 (B) 企業內部應用 (C) 電子商務與網站開發 (D) 客服自動化
32. 如果企業希望開發客戶服務聊天機器人,應該使用哪種 Low-Code/No-Code 工具? (A) Webflow (B) Power Virtual Agents (C) DataRobot (D) Adalo
32. 某 AI 模型在訓練集表現極佳,但在新資料上表現明顯下降,此現象最可能為何? (A)欠擬合(Underfitting) (B)過擬合(Overfitting) (C)強化學習失敗 (D)硬體效 能不足。
複選題33. Sophie 是一間大型電商平台的數據分析師,她正試圖利用各種機器學習(Machine Learning)演算法來優化平台的營運效率。關於她所採用的演算法與對應的應用情境 ,下列哪些敘述是錯誤的? (A)關聯性分析(Apriori):可用於分析購買咖啡豆的顧客,通常也會同時購買牛奶, 用 進而優化網頁的交叉銷售推薦組合。 (B)分群(K-means) :屬於一種監督式學習,Sophie 必須先手動標記出哪些顧客是高消 費族群,系統才能將其他數據準確歸類。 (C)分類(KNN) :可用於郵件系統的垃圾信過濾,透過已標記的歷史郵件特徵,來預 測新收到的信件是否屬於垃圾郵件。 (D)線性迴歸(Linear Regression) :主要用於處理非連續性的類別資料,例如將客戶自 動區分為喜歡運動與喜歡閱讀兩個群體,不涉及數值預測。
複選題34. Alex 是一位跨境電商創辦人,他正試圖導入多種生成式 AI(Generative AI)工具以優 化營運流程。關於他所接觸到的工具特性、分類與技術風險,下列哪些敘述是正確的? (A)當 Alex 需要撰寫多國語言商品描述、產出客服對話劇本或進行長篇市場報告摘要 時,可採用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等文字生成工具。 (B)Midjourney 與 DALL-E 屬於圖像生成工具,其核心技術在於將抽象的文字描述轉 化為具體的視覺影像,在技術分類上屬於文字轉圖像(Text to Image)應用。 (C)若 Alex 的開發團隊使用 GitHub Copilot,該工具能透過分析上下文自動補全程式碼 第 4 頁/共 8 頁 、撰寫註解或修正邏輯錯誤,這在分類上屬於程式碼生成,能有效提升軟體開發效率。 (D)生成式 AI 若產出看似合理但與事實不符的資訊,稱為幻覺(Hallucination) ,這主 公 要是因為輸入提示詞(Prompt)長度不足導致的運算溢位或硬體存取錯誤,通常只要 增加指令字數即可完全消除此現象。