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公職◆漢語語言學

阿摩備用科目

兒科病房實習

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-助理工程師-土木工程：結構學#145951(4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-助理工程師-土木工程：營建管理與工程材料#145948(7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）：英文#145883(20題)

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、徵授信人員、外匯人員：英文#145878(50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：國文(論文、公文與測驗)#145877(12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）：鐵路法大意（含鐵路立體化、平台建設及周邊土地開發計畫等）#145876(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-助理技術員-養路工程、養路工程（維修實務）：鐵路養護作業大意#145875(50題)

115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_護理師及營養師聯合甄選試題：午餐業務及教育#145874(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 8 階-助理工程師-建築工程：建管行政及政府採購法#145873(29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 8 階-助理工程師-建築工程：建築圖說#145872(27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】刑事訴訟法(中)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：深入淺出，帶您了解刑事訴訟法 從刑事訴訟法之基本概念、偵查、起訴，帶您快速瀏覽學說及實務重要觀念

【警鴿】刑事訴訟法(下)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：深入淺出，帶您了解刑事訴訟法 從刑事訴訟法之基本概念、偵查、起訴，帶您快速瀏覽學說及實務重要觀念

【警鴿】警察偵查犯罪手冊(中)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：《警察偵查犯罪手冊》是一本全面介紹警用刑事程序的專業書籍，它涉及了從犯罪發生到偵查結案的各個階段和細...

第76條

課程：【警鴿】2025警察法規(中):社維法、警械條例
章節：社會秩序維護法 第三編 分則 第一章 妨害安寧秩序 §63~§79

描述：第76條（妨害安寧秩序之處罰14） ﹝1﹞有左列各款行為之一者，處新臺幣三萬元以下罰鍰：　　一、當舖、各種...

第75條

課程：【警鴿】2025警察法規(中):社維法、警械條例
章節：社會秩序維護法 第三編 分則 第一章 妨害安寧秩序 §63~§79

描述：第75條（妨害安寧秩序之處罰13） ﹝1﹞有左列各款行為之一者，處新臺幣六千元以下罰鍰：　　一、擅自操縱路...

第74條

課程：【警鴿】2025警察法規(中):社維法、警械條例
章節：社會秩序維護法 第三編 分則 第一章 妨害安寧秩序 §63~§79

描述：第74條（妨害安寧秩序之處罰12） ﹝1﹞有左列各款行為之一者，處新臺幣六千元以下罰鍰：　　一、深夜遊蕩，...

複選題35. 寶山公司以每股12美元的價格發行了10,000股面額4美元的普通股。記錄此銷售的會計分錄包括： (A)借記現金120,000美元 (B)貸記普通股溢價80,000美元 (C)貸記普通股股本120,000美元 (D)借記保留盈餘27,500美元

複選題36. 下列哪一項是發行債券的優勢？ (A)股東控制權不受影響 (B)每股盈餘可能降低 (C)股東收益可能增加 (D)可節省稅金

26. 某電商公司訓練一套深度學習模型，用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現：模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳，隨著訓練進行，內部參數不斷被自動更新，到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中， 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向？ (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient)，並依梯度反方向更新模型參數； (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小，直接決定模型參數的更新方向； (C)根據各模型參數目前的權重大小，自動調整各參數的更新方向； (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化，直接決定模型參數的更新方向

27. 某集團為響應淨零排放政策，計劃引進智慧節能系統，利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數，來預測總部大樓明日的總用電量(kWh)，以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型／演算法／評估指標」的組合最適合此應用需求？ (A)迴歸(Regression)／極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)／平均絕對百分比誤差(MAPE)； (B)分類(Classification)／決策樹(Decision Tree)／F1 分數(F1-Score)； (C)分群(Clustering)／K-Means／準確率(Accuracy)； (D)迴歸(Regression)／孤立森林(Isolation Forest)／召回率(Recall)

28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料，搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸)，建立模型，以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型／演算法／評估方式」的搭配最為合理？ (A)監督式學習(Supervised Learning)／K-means／準確率(Accuracy)； (B)強化學習(Reinforcement Learning)／Q-learning／累積報酬(Cumulative Reward)； (C)監督式學習(Supervised Learning)／線性迴歸(Linear Regression)／平均絕對誤差(MAE)； (D)監督式學習(Supervised Learning)／支援向量機分類器(SVC)／混淆矩陣(Confusion Matrix)

(1)混合液中[Zn2+]有若干 M？