最新資料

統測◆02動力機械群◆(一)應用力學

關務◆五等◆輪機工程大意（包括柴油機大意與輔機大意）

警大消佐班(1、2類)◆消防法規與消防安全設備

115年 - 115 司法特種考試_三等_檢察事務官偵查實務組：民法總則與債權、物權編#143406(4題)

115年 - 115 司法特種考試_五等_庭務員：法院組織法大意（包括法庭席位布置規則、法庭旁聽規則、臺灣高等法院以下各級法院或分院臨時開庭辦法、法庭錄音錄影及其利用保存辦法、法院便民禮民實施要點）#143405(50題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試阿拉伯文）：外國文（阿拉伯文）#143404(2題)

115年 - 115 司法特種考試_四等_監所管理員(男)、監所管理員(女)：監獄行刑法概要#143403(50題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試德文）：外國文（德文）#143402(4題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試韓文）：外國文（韓文）#143401(5題)

115年 - 115 司法特種考試_五等_錄事：法學大意#143400(50題)

115年 - 115 司法特種考試_五等_各類科：民事訴訟法大意與刑事訴訟法大意#143399(50題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試西班牙文）：外國文（西班牙文）#143398(3題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試法文）：外國文（法文）#143397(2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)

民法 物權

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：民法物權

民法 親屬

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：民法親屬

民法 繼承

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：民法 繼承

卡氏第一定理與卡氏第二定理比較

描述：卡氏第一定理與卡氏第二定理比較

高泌乳激素血症

描述：高泌乳激素血症

TBI根據LOCF的治療

描述：簡單整理了一下

25. 圖(九)為常用於建築裝飾的花磚，有關此花磚紋飾造形的構成方式，下列何者正確？ (A) 反覆(B) 漸變 (C) 碎形 (D) 錯位

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

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