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公職◆運輸經濟學

運輸規劃學

公職◆交通政策

115年 - 115 普通考試_一般行政、一般民政、客家事務行政、戶政、原住民族行政、社會行政、勞工行政、教育行政、人事行政、法律廉政、財經廉政：行政法概要(重複)#142344(50題)

115年 - 115 普通考試_戶政：國籍與戶政法規概要（包括國籍法、戶籍法、姓名條例及涉外民事法律適用法）#142343(27題)

115年 - 115 高等考試_三級_會計：會計審計法規#142342(27題)

115年 - 115 高等考試_三級_資訊處理：資訊管理#142341(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法律廉政、財經廉政：公務員法（包括任用、服務、保障、考績、懲戒、交代、行政中立、利益衝突迴避與財產申報）#142340(5題)

115年 - 115 高等考試_三級_經建行政：公共經濟學#142339(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法制、智慧財產行政：行政法#142338(28題)

115年 - 115 高等考試_三級_地政：土地法規（包括土地登記）#142337(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_公平交易管理、智慧財產行政：公平交易法#142336(8題)

115年 - 115 高等考試_三級_經建行政：貨幣銀行學#142335(9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)

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

這是我的課程

講師：陳耘得

簡介：這是測試

第11條

課程：警察法規(上)
章節：行政執行法第11-26條(公法上金錢給付義務)

描述：第11條(公法上金錢給付義務不履行處置)

第27條

課程：警察法規(上)
章節：行政執行法第27-35條(行為或不行為義務執行)

描述：第27條(行為或不行為義務之限期履行)

第36條

課程：警察法規(上)
章節：行政執行法第36-41條(即時強制)

描述：第36條(即時強制要件、方法)

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。