阿摩線上測驗
登入
首頁
> 最新資料
最新資料
瀏覽最新的試卷、試題和詳解,掌握最新考試資訊
最新科目
教甄◆染整科
教甄◆陶瓷工程科
陸軍後勤指揮部聘雇◆採購員
最新試卷
115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班入學考試試題_生命科學暨醫學院甲組(生物與醫學科學組):分子生物學#142697(35題)
115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入試題_生命科學暨醫學院_甲組(生物與醫學科學組):微生物學#142684(36題)
115年 - 台灣金融研訓院第 49 期銀行內部控制與內部稽核測驗試題:銀行內部控制與內部稽核法規(一般金融類、消費金融類)#142655(50題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試:普通化學(A)#142644(25題)
115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入試題_生命科學暨醫學院_甲組(生物與醫學科學組):細胞生物學#142643(39題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試試題:生物化學概論#142642(50題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試試題:普通植物學#142639(50題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試﹕普通生物學(A)#142637(50題)
115年 - 115 台灣聯合大學系統_學士班轉學考試_A3/A6:普通物理#142629(20題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試試題:普通物理學(A)#142625(10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.
簡介:
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
民法 親屬 第 1052 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 二 章 婚姻 第 五 節 離婚
描述:
夫妻之一方,有下列情形之一者,他方得向法院請求離婚: 一、重婚。 二、與配偶以外之人合意性交。 三、夫...
民法 親屬 第 1052-1 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 二 章 婚姻 第 五 節 離婚
描述:
離婚經法院調解或法院和解成立者,婚姻關係消滅。法院應依職權通知該管戶政機關。
民法 親屬 第 1053 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 二 章 婚姻 第 五 節 離婚
描述:
對於前條第一款、第二款之情事,有請求權之一方,於事前同意或事後宥恕,或知悉後已逾六個月,或自其情事發...
最新討論
15. 有關明度感受的敘述,下列何者正確? (A) 色光混色與旋轉混色皆屬於加法混色,混色時二者的明度變化相同 (B) 光線本身是一種電磁波,當波長越長時越會給人有較明亮的感受 (C) 物體表面吸收較少光線,反射較多光線時,其表面色顯得明度較高 (D) 中性灰色放在白色背景上時,會比放在黑色背景上顯得更為明亮
16. 包裝設計師欲透過配色的調查,了解包裝在陳列時,何種配色能讓消費者產生高辨識度 的視覺效果,此時可採用下列何種方法? (A) 暗箱思考法 (B) 語意差異法 (C) 聯想檢查法 (D) 瞬間觀察法
19. 某科技新創公司欲開發一套人臉美化濾鏡應用程式,研發團隊自網路公開的社群媒 體蒐集大量個人自拍照作為模型訓練資料。這些照片皆由使用者自行公開分享,未設定瀏覽權限限制。公司法務人員在進行專案合規性評估時,針對「將公開照片作為商業 AI 模型訓練資料」提出法律風險提醒。下列哪一項敘述最符合現行個人資料保護法及 AI 倫理的原則? (A)公開於網路的照片屬於可合法蒐集的公開資訊,因此企業可直接作為 AI 模型訓練資料,不需再考量原始蒐集目的; (B)當事人自行公開照片,不代表同意其影像可作為商業 AI 模型訓練資料,此利用行為可能涉及個人資料目的外利用的法律風險; (C)即使蒐集過程可能涉及法律風險,只要模型訓練完成後刪除原始照片,即可免除先前蒐集及處理可能產生的法律責任; (D)企業只要公開揭露 AI 模型的訓練目的,即可直接蒐集公開照片作為訓練資料,而無須再考量個資法相關規範
20. 某電商平台計劃針對既有會員進行精準行銷。行銷團隊收集了所有會員的平均消費金額、每月購物頻率及瀏覽商品類別次數等特徵資料,但並未預先設定客戶類型標籤。希望透過 AI 自動將特徵相似的會員分成數個群體,作為後續規劃客製化促銷方案的依據。下列哪一種機器學習方法最適合此需求? (A)採用監督式分類(Classification),根據已標註的客戶類型建立分類模型; (B)採用迴歸分析(Regression),預測每位會員下個月的消費金額; (C)採用叢集分析(Clustering),依據會員特徵的相似性,自動將資料分成數個群體; (D)採用強化學習(Reinforcement Learning),根據會員的即時回饋持續調整促銷策略
21. 某交通局計劃預測未來 1 小時的路口車流量,以最佳化號誌時制配置。系統需要分析過去 24 小時的車流量資料。若模型設計著重於模擬「前一階段(如前 15 分鐘)的壅塞狀況會延續並影響下一階段」,下列哪一種深度學習架構最適合作為此預測模型的核心? (A)卷積神經網路(CNN); (B)生成對抗網路(GAN); (C)前饋神經網路(Feedforward); (D)循環神經網路(RNN)
(一)油脂碘價(Iodine value of oil)