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生物多樣性法規
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最新試卷
115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員職階晉升甄試試題_專業職(一)晉升營運職:企業管理#145851(17題)
115年 - 105 國立嘉義大學_碩士班(甲組)招生考試試題_木質材料與設計學系:木材化學#145849(11題)
115年 - 115 高等考試_二級_資訊處理:資訊管理與資通安全研究#145847(7題)
115年 - 115 高等考試_二級_電力工程:電機機械#145846(18題)
115年 - 115 高等考試_二級_資訊處理:軟體專案管理研究#145845(11題)
115年 - 115 高等考試_二級_資訊處理:高等資料庫設計#145844(4題)
115年 - 115 高等考試_二級_電力工程:控制系統#145843(10題)
115年 - 115 高等考試_二級_土木工程:土壤力學(包括基礎工程)#145842(12題)
115年 - 115 高等考試_二級_電力工程:電力電子#145841(20題)
115年 - 115 高等考試_二級_生物多樣性:生物統計學研究#145840(14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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牙醫學(二)口腔病理學 歷年考古題總整理
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D_exam_100
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前言: 世上疾病如此多,準備考試的時間卻如此少。 因此,我們需要用極有效率的方式來面對國考。 自身經驗...
【警鴿心智圖】刑法分則-財產法益(四)
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本課程以清晰的心智圖呈現複雜的法律概念,幫助你快速掌握核心要點!無論你是法律系學生、司法考試備考生,...
【警鴿心智圖】刑法分則-財產法益(五)
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小摩喵(課程:警鴿系列)
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民法 編債 第 589 條
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第 二 章 各種之債 第 十四 節 寄託
描述:
稱寄託者,謂當事人一方以物交付他方,他方允為保管之契約。 受寄人除契約另有訂定或依情形非受報酬即不為...
民法 編債 第 590 條
課程:
民法 編債
章節:
第 二 章 各種之債 第 十四 節 寄託
描述:
受寄人保管寄託物,應與處理自己事務為同一之注意,其受有報酬者,應以善良管理人之注意為之。
民法 編債 第 591 條
課程:
民法 編債
章節:
第 二 章 各種之債 第 十四 節 寄託
描述:
受寄人非經寄託人之同意,不得自己使用或使第三人使用寄託物。 受寄人違反前項之規定者,對於寄託人,應給...
最新討論
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
34. 若想建立一個AI 驅動的數據分析平台,應該使用哪種工具? (A) DataRobot (B) Webflow (C) Adalo (D) Power Virtual Agents
某電信公司準備在 A、B、C、D、E 五個節點之間佈設海底電纜。各節點間的連接成本如下表所示。若因特殊安全需求,規定佈線方案中「必須包含 C-D」這段線路,請問在連接所有節點且路徑不形成迴圈的前提下,最低總成本為多少百萬元? (A)26(B)34(C)35(D)36
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,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。
Fiona 為了強化電商平台的資料安全,她正與技術團隊討論如何針對會員個資與交易封包進行加密處理。根據對稱式與非對稱式加密的特性比較,下列哪些敘述是正確的?(A)當需要針對伺服器內大量的商品圖檔與歷史訂單進行快速加密時,選擇對稱式加密較為合適,因為其加密速度快,適合處理大規模資料。(B)在多方通訊的情境下,非對稱式加密能有效解決金鑰管理問題,使用者只需妥善保管自己的私鑰,並將公鑰自由分發給任何需要傳送加密訊息給他的人。(C)非對稱式加密的缺點在於金鑰管理極其困難,因為每增加一位不同的通訊對象,系統就必須為該對象維護一把獨有的專屬金鑰,導致金鑰總數隨用戶量激增。(D)對稱式加密的優勢在於運算邏輯簡單且速度快;而非對稱式加密雖然運算複雜且較慢,但能解決金鑰傳輸安全問題。