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水利工程

土壤力學

熱力學與熱傳學

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理事務員-企劃研析（工程管考實務）：運輸學概要#145869(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 11 階-服務員-事務管理（身心障礙）：事務管理大意#145868(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試＿第 10 階企劃研析（工程管考實務）：作文#145867(1題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 10 階、第 11 階各類科【第 10 階企劃研析（工程管考實務）類科除外】：作文#145866(1題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階、第 9 階各類科：作文#145865(1題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 10 階-助理技術員-養路工程、養路工程（維修實務)：鐵路工程大意#145864(50題)

115年 - 115-3 合作金庫新進人員甄試試題：綜合科目（會計學概要.貨幣銀行學.票據法.銀行法）#145863(73題)

115年 - 115年 - 115-3 合作金庫商業銀行_新進人員甄試試題_一般金融人員：含會計學、貨幣銀行學、法律常識(票據法/銀行法)#145862(70題)

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)

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

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)

升官等警正◆行政法｜依考點系統整理十九章重點

講師：MoAI - 您的AI助手

簡介：本課程適合準備升官等警正考試、需要系統複習行政法的考生，也適合想把零散觀念依考點重新整理的在職同仁。...

不動產估價概要｜依考點系統整理：估價原則、比較法、成本法、收益法到估價報告書

講師：MoAI - 您的AI助手

簡介：本課程適合準備不動產估價相關國家考試、需要系統建立「不動產估價概要」觀念的考生，也適合想釐清估價技術...

用1分鐘的故事說清楚激勵理論程序論(期望理論、公平理論、目標設定理論及Porter & Lawler Model)

講師：bill3701191

簡介：給我1分鐘，我用精采故事讓你了解激勵理論過程論中所有理論

即使強制 財產損失-2

描述：即使強制

法官 檢察官 國賠

描述：國賠

收容

描述：收容

43. 以古希臘哲學家亞里斯多德(Aristotle)所提出的「四因說」，對應這四個主要的設計執行 重點，下列敘述何者正確？ (A) ①符合「動力因」 (B) ②符合「目的因」 (C) ③符合「質料因」 (D) ④符合「形式因」

44. 負責此專案的設計師，為了要讓獎盃中的鯨魚尾鰭造型更具有美感，將依循貝魯數列 (Pell Series)進行設計，下列哪一組數列關係，符合設計師的需求？ (A) 3、10、23、56 (B) 3、9、27、81 (C) 3、4、7、11 (D) 3、5、7、9

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

10. 某零售電商平台計劃建置機器學習模型分析會員行為。在資料預處理階段，資料科學團隊發現會員的「年消費總額」與「月到訪次數」數值範圍差異較大，可能影響部分機器學習模型的訓練效果，因此決定採用 Z-Score 標準化(Standardization)進行特徵縮放。已知該平台全體會員的「年消費總額」平均值為 30,000 元，標準差為 5,000 元。若某位 VIP 會員的年消費總額為 40,000 元，下列敘述何者正確？ (A)經過 Z-Score 轉換後，該會員的年消費總額特徵值將被限制於 0 至 1 的範圍內，以利模型訓練； (B)計算後該會員的 Z-Score 值為 2，代表其消費金額高於平均值兩個標準差，可反映其消費金額相對於整體會員的高低程度； (C)不論原始消費資料的分布為何，只要經過 Z-Score 轉換，整組資料一定會轉換為標準常態分配； (D)即使完成 Z-Score 轉換，由於「月到訪次數」與「年消費總額」原始計量單位不同，兩項特徵仍不適合同時作為機器學習模型的輸入

11. 某健康管理 AI 系統透過智慧手環蒐集使用者的生理量測資料，資料以欄位標籤(Tag)記錄，例如「使用者 ID：H123」、「量測項目：心率」、「量測數值：75」等。不同裝置可依功能需求上傳不同欄位(如：血氧濃度)，因此各筆資料不一定具有 完全相同的欄位結構。在資料格式與資料結構特徵的分類上，此類資料最屬於下列哪一種資料型態？ (A)結構化資料(Structured Data)； (B)半結構化資料(Semi-structured Data)； (C)高頻資料(High-frequency Data)； (D)時序資料(Time Series Data)

一、依民國 110 年 4 月 28 日修正的所得稅法規定，土地與房屋交易所得需課徵所得稅。請說明何種條件下可以免納所得稅？(25 分)