阿摩線上測驗
登入
首頁
> 最新資料
最新資料
瀏覽最新的試卷、試題和詳解,掌握最新考試資訊
最新科目
高考◆文综◆四川省
高考◆文综◆安徽省
高考◆文综◆山东省
最新試卷
115年 - 115 中央存款保險公司進用正式職員公開甄試試題_際金融事務人員(七職等)、 宣導媒體規劃人員(七職等):邏輯推理#143705(40題)
115年 - 115 專技高考_不動產估價師:不動產估價實務#143703(3題)
115年 - 115 專技高考_民間之公證人:英文#143702(3題)
115年 - 115 專技高考_會計師:成本會計與管理會計#143701(38題)
115年 - 115 專技高考_會計師:中級會計學#143700(33題)
115年 - 115 專技高考_專利師(選試專業英文及電子學)、專利師(選試專業日文及電子學):電子學#143699(18題)
115年 - 115 專技高考_專利師(選試專業英文及工程力學)、專利師(選試專業英文及生物技術)、專利師(選試專業英文及電子學)、專利師(選試專業英文及物理化學)、專利師(選試專業英文及工業設計)、專利師(選試專業英文及計算機結構):專業英文#143698(28題)
115年 - 115 專技高考_專利師(選試專業英文及工業設計)、專利師(選試專業日文及工業設計):工業設計#143697(8題)
115年 - 115 專技高考_專利師(選試專業日文及工程力學)、專利師(選試專業日文及生物技術)、專利師(選試專業日文及電子學)、專利師(選試專業日文及物理化學)、專利師(選試專業日文及工業設計)、專利師(選試專業日文及計算機結構):專業日文#143696(27題)
115年 - 115 專技高考_專利師:專利審查基準與實務#143695(22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)
最新課程
測試
講師:
【站僕】摩檸Morning.
簡介:
測試描述 測試
統計學
講師:
Terry Tung
簡介:
Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢(Central Tendency)用來找出資料的中心點在哪裡: 平均數(Mean)、中位數...
考前60天◆經濟學
講師:
Terry Tung
簡介:
高普考、初考、三四五等、國營適用! 個經&總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...
最新主題筆記
空大行政學
描述:
弟11章 政策制定
改裝定義
描述:
改裝:指放射性物質、可發生游離輻射設備或其使用場所有下列情形之一者: (一)變更密封放射性物質或可發...
高強度輻射設施
描述:
(一)可發生游離輻射設備加速電壓值達三千萬伏(30MV)以上之設施。 (二)可發生游離輻射設備粒子能量達...
最新討論
複選題29. 下列何者為加值型營業稅的特質及優點? (A)避免重複課稅及稅上加稅 (B)資本財實質免稅,提昇投資意願 (C)外銷免稅 (D)具有自動勾稽功能,減少逃漏稅
複選題30. 下列項目屬於營業外支出的是: (A)股利支出 (B)手續費支出 (C)透過損益按公允價值衡量之金融資產損失 (D)利息費用
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)反應達成平衡時,CO 的分壓為若干 atm?