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投資型保險商品概要

金融體系概述

債券與證券之評價分析

115年 - 115 臺中市政府所屬機關及學校護理人員暨公立幼兒園契約進用護理人員聯合甄選：學校衛生護理學與公共衛生護理學科#142585(80題)

115年 - 115 專技高考_助產師：基礎醫學（包括生理學、病理學、藥理學、微生物學與免疫學）#142584(50題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試_專業職(二)內勤/櫃台業務、郵務處理：企業管理大意及洗錢防制法大意#142582(50題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題：郵政三法大意(含郵政法、郵政儲金匯兌法、簡易人壽保險法)及金融科技知識#142581(60題)

115年 - 115-1 臺南市立沙崙國際高級中學高中部_教師甄選口試：輔導科#142580(6題)

115年 - 115-2 專技高考_醫事放射師：核子醫學診療原理與技術學#142578(80題)

115年 - 115-2專技高考_醫事放射師：放射線治療原理與技術學#142567(80題)

115年 - 115-2專技高考_醫事放射師：放射線診斷原理與技術學#142565(80題)

115年 - 115-2專技高考_醫事放射師：放射線器材學（包括磁振學與超音波學）#142564(80題)

115年 - 115-2專技高考_醫事放射師：醫學物理學與輻射安全#142562(80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

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)

藥師一階國考 藥理學考題 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：分章節的藥理學國考題，考試科目：藥師國考一階。章節排序參考原文書。

藥物治療學分章題庫彙整(115-2~109-1)

講師：鋼槍小企鵝(企鵝藥分)

簡介：二階藥師國考將至，藥治範圍大如海，來看看分章節題庫彙整，有主題性的快速掌握近五年藥治考點。 大章節與...

藥師一階國考 藥劑考題 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：參考考選部公告之命題大綱，分章節的藥劑學練習題，藥學系準備藥師國考一階之試題。 若有錯誤，請告知官網...

Cardiac glycosides -acetate mevalonate pathway

課程：藥師一階國考 生藥學考題 分章節國考歷屆試題
章節：配糖體

描述：強心配醣體

Monoterpenoids

課程：藥師一階國考 生藥學考題 分章節國考歷屆試題
章節：萜類

描述：Monoterpenoid C10H16 ，大部分 volatile oil 屬於此類。

Polysaccharide

課程：藥師一階國考 生藥學考題 分章節國考歷屆試題
章節：碳水化合物

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

33. 如果一家公司希望快速開發內部CRM系統,應該使用哪種 Low-Code 平台? (A) Adalo (B) Webflow (C) OutSystems (D) Shopify

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。

(二)梁中之斷面最大正應力為何？(15 分)