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統測◆07設計群◆(一)色彩原理、造形原理、設計概論

統測◆07設計群◆(二)實作：基本設計、繪畫基礎、基礎圖學

統測◆08工程與管理類◆(二)計算機概論

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官營繕工程事務組、檢察事務官營繕工程組：結構分析（包括材料力學與結構學）#143332(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組：民法與刑法#143331(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官、心理測驗員：心理學#143330(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試少年事件處理法）：少年事件處理法（包括少年法院與相關機關處理少年事件聯繫辦法）#143329(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組、司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組：強制執行法與非訟事件法#143328(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：調查與訪談實務#143327(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組：破產法與消費者債務清理條例#143326(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家事事件法#143325(7題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：民事訴訟法#143324(3題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：強制執行法與商事法（包括公司法、票據法、保險法）#143323(7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)

國中社會科

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國中地理 歷史 公民

生物統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試歷屆考題整理

測試用

講師：tina

簡介：國中會考國文命題 1 2 3 4 5

競合

描述：數行為侵害一法益 不罰前/後行為

競合

描述：數行為侵害數法益 數罪併罰

競合

描述：…

10. 國際照明委員會(CIE)被廣泛運用於色彩管理與色彩工程領域，有關其表色法的敘述，下列 何者正確？ (A) CIELAB 色彩空間中，+a 表示偏紅色、+b 表示偏黃色 (B) 在各種常用的色彩體系中，CIE 被歸類為顯色系表色系統 (C) 建立於楊格(T. Young)與赫林(E. Hering)原色理論基礎上 (D) CIE 表色系屬色料混色，因此在紡織、塗料產業應用廣泛

11. 班上同學票選出一套明度對比最高的班服，下列組合何者正確？ (A) 上衣 S1020-Y10R、褲子 S7020-R80B (B) 上衣 5O-6-3S、褲子 15BG-4.5-8S (C) 上衣 5GY7/10、褲子 5YR6/12 (D) 上衣 C50M30Y0K50、褲子 C70M40Y0K50

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)

22. 某食品加工廠建立水果瑕疵檢測系統，已蒐集約 10,000 張影像，其中 2,000 張已完成「正常」、「碰傷」及「病斑」標註，其餘 8,000 張尚未完成標註。公司希望在降低人工標註成本的前提下，提升影像分類模型的辨識能力。下列何種作法最適合？ (A)引用已完成預訓練的通用影像分類模型，未經任何徵調即直接用於水果瑕疵分 類； (B)先利用已標註影像建立分類模型，再搭配未標註影像進一步改善模型表現； (C)將未標註影像進行分群，並直接將各群結果作為病害分類標籤； (D)將已標註與未標註影像一併納入監督式學習模型訓練，不另外處理未標註資料

三、請試述超臨界流體萃取法(Supercritical fluid extraction, SFE)之原理， 以及以此方法檢測市售巧克力產品中油脂含量之操作方法。