最新資料

清潔隊◆桃園環保常識

技師◆平面測量與營建管理

清潔隊◆台北環境概論

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-助理技術員-土木工程、土木工程（工程實務）：測量學大意#145870(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-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)

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)

【警鴿】刑法總則(二)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法總則

【警鴿】刑法分則-財產法益（一）

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法分則

test

講師：李晴暄

簡介：test

單元名稱

課程：(測試用)國中數學測試
章節：章節

道路交通管理處罰條例罰則重點

描述：111年版本 汽車部分

不動產營業員

描述：不動產營業員

3. 設計師用 NCS 色相環為基礎，以鈍角三角形選出三個色彩進行配色，其中 Y50R 為客戶指定的色彩，有關其餘兩色的選擇，下列何者最適當？ (A) B80G、B20G (B) G、B (C) G70Y、R30B (D) B60G、B40G

4. 有關 PCCS 色調概念，下列何者正確？ (A) 春天色調包含淡的、淺灰的色調 (B) 夏天色調包含明的、暗的色調 (C) 秋天色調包含濁的、深的色調 (D) 冬天色調包含濁的、暗灰的色調

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

二、請試述使用 Somogyi 法測定還原醣的原理，以及以此方法使用已配置好的 A 液(含酒石酸鉀鈉、磷酸鈉、硫酸銅、碘酸鉀溶液)、B 液(含鉻酸 鉀、碘化鉀溶液)、C 液(2N 硫酸溶液)及 D 液(已知力價之 0.05N 硫 代硫酸鈉溶液)分析市售蜂蜜產品中果糖含量之操作過程。