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台電大學及研究所◆天氣學與氣候學
台電大學及研究所◆計算機概論與管理資訊系統(MIS)
台鐵◆營建法規與建管行政（概要）
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115年 - 二等遊艇題庫_第七章_通訊與緊急措施：2. 緊急對策 1-50（2026/03/16 更新）#145546(50題)
115年 - 二等遊艇題庫_第七章_通訊與緊急措施：1. 各種應變 1-50（2026/03/16 更新）#145544(50題)
115年 - 二等遊艇題庫_第六章_船藝與操船：3. 甲板設備與繩索 1-30（2026/03/16 更新）#145542(30題)
115年 - 第六章_船藝與操船：2. 小船之認識 1-40（2026/03/16 更新）#145541(40題)
115年 - 二等遊艇題庫_第五章_船機常識：3. 維修保養故障排除 1-50（2026/03/16 更新）#145539(50題)
115年 - 第六章_船藝與操船：1. 航行規劃與技術 1-20（2026/03/16 更新）#145537(20題)
115年 - 第五章_船機常識：2. 操作運轉 1-50（2026/03/16 更新）#145536(50題)
115年 - 二等遊艇題庫_第四章_氣（海）象常識：1. 氣（海）象常識 1-50（2026/03/16 更新）#145535(50題)
115年 - 第五章_船機常識：1. 內燃機基本知識 1-50（2026/03/16 更新）#145533(50題)
115年 - 二等遊艇題庫_第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145532(45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)
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【站僕】摩檸Morning.
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台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師
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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
法律與道德、社會規範及自由
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
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第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 掌握法律、道德、宗教與習慣的共同點及差異，關鍵在於法律具有國家公權力的強制力，並可作為法院...
正義論、自然法與法實證主義
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
章節：
第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 掌握康德的核心法律思想：法是實現自由的條件、法律與道德分離、應報刑罰。「法律由民族的法律確...
歷史法學、自由法運動與社會經濟法學
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
章節：
第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 歷史法學派：法律根源於民族精神與民族共同的法律確信，在歷史中自然成長，因此最尊重習慣法；代...
最新討論
37 哈伯格（A. Harberger）將公司所得稅所造成的轉嫁現象，區分成兩種效果，稱之為： (A)產量效果與要素替代效果 (B)替代效果與所得效果 (C)產量效果與所得效果 (D)所得效果與要素替代效果
11. 要改變前束值，應等量調整直位桿之長度。(A)O(B)X
19 關於政府資訊公開法之敘述，下列何者錯誤？ (A)係以保障人民知的權利，增進人民對公共事務之瞭解、信賴及監督為目的 (B)依該法規定，公開之對象為一般人民 (C)申請人依該法規定申請行政機關提供行政資訊遭拒絕者，如有不服，僅得於對實體決定聲明不服時，一併聲明之 (D)依該法規定申請行政機關提供行政資訊之權利，屬實體權利
25. 在自然語言處理任務中，為了減少訓練語料中偏見對模型的影響，下列哪種資料處理策略屬於常見的「資料去偏(Data Debiasing)」做法？ (A)讓模型在訓練時隨機替換輸出，以抵消資料中存在的系統性偏差； (B)增加模型的參數量，依賴更大的模型自動消除原始資料中的偏見； (C)調整或擴充訓練語料，使不同群體或類型資料的比例更加平衡，避 免模型過度偏向出現頻率高的類別； (D)對訓練資料施加額外正則化或噪音，使模型在學習過程中對偏見敏感度降低
26. 在深度學習模型的微調(Fine-tuning)過程中，可能出現所謂的「災難性遺忘(Catastrophic Forgetting)」。此現象最可能造成哪種情況？ (A)由於計算資源或訓練步驟不足，模型在微調過程中無法完整收斂， 導致學習效果受限； (B)微調後模型的表現變得隨機，無法有效記憶新學到的模式與知識； (C)微調後模型的部分權重產生偏移，導致模型無法針對較長的文字進 行回應； (D)模型過度適應微調的資料分佈，逐漸遺忘先前預訓練所獲得的廣泛 知識，在原有任務或廣泛領域上表現變差
27. 在大型 Transformer 模型的效能優化過程中，常見的方法之一是「剪枝(Pruning)」。下列哪一項最符合該方法的核心概念？ (A)將模型中所有權重按比例縮小，使其值更接近零，以降低計算量； (B)移除模型中影響較小或冗餘的部分權重參數，以減少模型大小並提 升推理效率； (C)在訓練時僅更新部分權重而將其他權重凍結，從而減少需要調整的 參數數量； (D)根據注意力分數動態跳過處理部分輸入 Token，以減少每次前向傳 播的計算
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