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研究所、轉學考(插大)◆法理學

研究所、轉學考(插大)◆測量學

研究所、轉學考(插大)◆土地法與土地政策

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 51-100（2026/06/01 更新）#144743(50題)

115年 - 危險物品運送人員訓練：罐槽車_選擇題 1-50（2026/06/01 更新）#144742(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理管理師【資訊處理(硬體)】_資訊處理(二) ：1. 電腦網路 2. 資通安全#144741(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理管理師【企業管理】：自來水營業管理#144740(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：電工原理#144713(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師：土木工程#144705(40題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：英文#144704(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：基本電學#144703(50題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：國語文#144702(35題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：教育心理學#144701(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 編債

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：民法 編債

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

清虛熱藥+表格筆記整理

課程：【A'phar 中藥學】 單元式歷屆考題彙整
章節：清熱藥

演算法筆記｜演算法的基本概念

描述：這篇筆記說明演算法的定義、特徵並舉例說明。

臨床血液學—紅血球筆記

描述：因為課本實在太厚了看不下去 所以自己看完國考題，整理出的「非常簡易」的筆記 適合沒什麼基礎，想快速了...

2. 獲得 2024 年國家工藝成就獎的工藝家陳景林以天然染色工藝聞名，有關天然染料分為有機與無機顏料，下列敘述何者正確？ (A) 有機顏料具不耐光、不耐熱且易氧化的特性 (B) 透過馬藍製作的青黛粉屬於動物性有機染料 (C) 仙人掌上的胭脂蟲經烘乾後可製成綠色顏料 (D) 無機顏料的優點是著色力高、密度小且無毒

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

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。