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(1)Windows 作業系統管理及 powershell scripting (2)VMWare 伺服器虛擬化系統管理(3)Microsoft SQL Server 資料庫管理 (4)AD 網域及安全管理(5)SCCM,WSUS 派送管理
(1)邏輯推理(2)UNIX/Linux 作業系統管理(3)shell scripting (4)資料庫系統管理(含 SQL 語法)(5)DB2 Performance Monitoring (6)DB2 Performance Tuning(7)資料庫高可用度叢集規劃與管理
銀行實務、票據法
最新試卷
115年 - 115-2 證券商高級業務員:投資學#143183(50題)
115年 - 115-2 證券商高級業務員、投信投顧業務員(一科、二科、三科):證券交易相關法規與實務#143182(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2551-2605(2026/08/03 更新)#143123(55題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2501-2550(2026/08/03 更新)#143122(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2451-2500(2026/08/03 更新)#143121(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2401-2450(2026/08/03 更新)#143120(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2351-2400(2026/08/03 更新)#143119(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2301-2350(2026/08/03 更新)#143118(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2251-2300(2026/08/03 更新)#143117(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 2201-2250(2026/08/03 更新)#143116(50題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
最新申論題
五、請說明國道電子收費與外部性的關係,並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)
四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率?為什麼?(20 分)
三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響?(15 分)
最新課程
課程學習1
講師:
【站僕】摩檸Morning.
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課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學...
全彩圖解英文音標發音課-自然發音+KK音標一次全學會!
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
提供全彩圖解英文音標發音課程,學完讓你自然發音+KK音標一次全學會! 課程特色: 1.圖解、音標、注音、符號...
高一下英文課程(十年級)
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
高一下單字課,老師講解,偶爾有片語。
最新主題筆記
幼兒遊戲
描述:
幼兒遊戲分類與介紹
皮亞傑VS維果斯基
描述:
認知發展論比較
生物2-2~2-4
描述:
2-2~2-4
最新討論
50. 沁栩想要創造一個配色具繽紛活潑感,且造形富含趣味感的餐廳空間,下列提示詞何者 較容易生成符合前述條件的圖像? (A) 高短調配色的威廉.莫里斯(William Morris)風格 (B) 高長調配色的曼菲斯小組(Memphis Group)風格 (C) 中長調配色的勒.柯比意(Le Corbusier)風格 (D) 中短調配色的安藤忠雄(Tadao Ando)風格
1. 有一批次絕熱反應器進行兩次實驗,其反應式為A+2B→AB2,平均反應熱為−0.1kJ∙mol−1。 第一次實驗反應前以 1 mol 反應物 A 與 2 mol 反應物 B 進入該反應器,而且 A 和 B 的溫度 皆固定為 300 K,反應後溫度為 310 K。第二次實驗反應前 A 之進料莫耳數與 A 和 B 溫度 跟第一次實驗相同,但改變反應物B之進料莫耳數,並假設反應後的溫度同樣為310K,下列敘述何者正確?( A 的平均定壓莫耳熱容量為 1 J∙ mol−1 ∙ K−1 ,B 的平均定壓莫耳熱容 量為2 J∙mol−1 ∙K−1 ,AB2 的平均定壓莫耳熱容量為5J∙mol−1 ∙K−1) (A) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol,AB2之選擇性上升 (B) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol,B之轉化率不變 (C) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol,B之轉化率上升 (D) B之進料莫耳數從2mol增加為3mol,B之轉化率上升
9. 某電商平台計劃開發一個機器學習模型,目標是在每個月底自動預測哪些現有會員在下個月可能會流失(不再消費),以便行銷團隊提前發送優惠券進行挽留。若要提升模型預測會員流失的效果,在進行特徵工程(Feature Engineering)時,下列哪一項作法最適合? (A)為了提高預測的準確度,特徵與要預測的目標值(是否流失)之間,在統計上不需要具備任何關聯性或因果關係; (B)可以將「會員下個月是否仍有消費紀錄」加入模型特徵,因為該資訊與會員是否流失具有高度關聯性; (C)為了縮短模型推理(Inference)的反應時間,特徵所涵蓋的時間範圍越短越好,建議一律只保留前一天的單日行為資料; (D)所選取的特徵,必須是在每個月底模型進行預測的當下,系統就能實際取得且掌握的已知資料
49. 某金融機構計劃開發一套智慧理賠防詐欺與自動化審查系統。該系統的運作流程為:先由模型 A 分析客戶上傳的診斷書與收據影像,評估並輸出該案件屬於「正常理賠」或「疑似詐欺(高風險)」的機率值;確認為正常案件後,再由模型 B 根據診斷書內容進行上下文語意推理,自動撰寫客製化的理賠通知信函與案件摘要報告。下列關於兩個模型的敘述,何者最正確? (A)模型 A 負責判斷案件風險,屬於鑑別式 AI;模型 B 負責產生通知信與摘要內容,屬於生成式 AI; (B)模型 A 會產生風險分數,因此屬於生成式 AI;模型 B 負責解讀與鑑定內容,因此屬於鑑別式 AI; (C)兩個模型皆採用深度學習技術,因此皆屬於生成式 AI; (D)兩個模型皆以分析資料內容為主,因此皆屬於鑑別式 AI
50. 某金控公司計劃導入「美股即時分析 AI 助理」,該助理須同時滿足兩項需求:第一,回覆內容須遵循固定的合規格式與專業口吻;第二,能提供當日最新股價及財報等即時更新資訊。關於技術團隊對上述需求所提出的技術建議,下列何者最為正確? (A)對第二項需求,採用 Fine-tuning 比 RAG 更合適,因為可持續將最新資料微調至模型權重,以避免模型產生事實幻覺; (B)針對第一項需求,採用 RAG 比 Fine-tuning 更合適,因為 RAG 可將合規規範文件檢索後提供模型參考,使模型自然維持固定格式;(C)針對第二項需求,採用 RAG 較為合適,因為每日更新的股價與財報若持續透過 Fine-tuning 維護,難以兼顧時效性與維護成本; (D)針對第一項需求,採用 Fine-tuning 較為合適,因為微調能改變模型對特定知識的記憶,無法影響模型的輸出格式與口吻
二、請說明遺產稅與贈與稅在免稅額的規定上有何異同?(25 分)