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26. 青銅器自商周時期開始,其功能性及社會意義發生了巨大的轉變,有關這一轉變的敘述, 下列何者正確? (A) 造形文化趨向簡約理性 (B) 表面的紋飾以山水為主 (C) 從實用功能演化為權力財富象徵 (D) 鼎是象徵其身分地位的飲酒之器

27. 一個透明收納桶內放置了以下物品:一個圓形橡膠球、一片枯葉、一張撕破的紙、一個 方形積木。以「有機形、幾何形、偶然形」形態類型分類,下列敘述何者正確? (A) 2 個有機形、2 個幾何形、0 個偶然形 (B) 2 個有機形、1 個幾何形、1 個偶然形 (C) 1 個有機形、2 個幾何形、1 個偶然形 (D) 3 個有機形、1 個幾何形、0 個偶然形

28. 圖(十)為東海大學校內的路思義教堂,有關其造形元素構成的方式與形式原理,下列敘述何者正確? (A) 採用漸變形態產生連續移動的視覺變化,以創造建築美感 (B) 以不對稱平衡的組合展現視覺心理上有靜止、安定的感覺 (C) 基本造形元素的構成方式,是以單一之造形交錯重疊排列 (D) 應用錯視的幾何排列,產生視覺心理的空間藝術與安定感

13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型,用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前,團隊執行了以下步驟:移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞,並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節? (A)模型評估(Model Evaluation):透過移除干擾詞彙,計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現; (B)特徵萃取(Feature Extraction):將文字資料轉換為數值向量,使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重; (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing):將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料,以利後續模型有效學習; (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning):調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數,以移除訓練資料中的雜訊干擾

14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型,資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊,最適合採用下列何種技術? (A)類別編碼(Categorical Encoding); (B)主成分分析(PCA)降維; (C)特徵標準化(Standardization); (D)異常值(Outlier)處理

15. 企業在公開去識別化的消費資料集前,為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分,同時保留資料的分析價值,最適合採用下列哪一種隱私保護技術? (A)差分隱私(Differential Privacy)技術; (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術; (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術; (D)密碼雜湊(Hashing)技術