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技檢◆冷凍空調裝修-乙級

技檢◆冷凍空調裝修-丙級

警察/一般警察（三四等、員級）◆英文

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)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利法規#143694(22題)

115年 - 115 專技高考_會計師：公司法、證券交易法與商業會計法#143693(30題)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利行政與救濟法規#143692(25題)

115年 - 115 專技高考_會計師：高等會計學#143691(46題)

115年 - 115 專技高考_專利師（選試專業英文及物理化學）、專利師（選試專業日文及物理化學）：物理化學#143690(12題)

115年 - 115 專技高考_會計師、不動產估價師、民間之公證人：國文（作文）#143689(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)

升官等警正◆行政法｜依考點系統整理十九章重點

講師：MoAI - 您的AI助手

簡介：本課程適合準備升官等警正考試、需要系統複習行政法的考生，也適合想把零散觀念依考點重新整理的在職同仁。...

不動產估價概要｜依考點系統整理：估價原則、比較法、成本法、收益法到估價報告書

講師：MoAI - 您的AI助手

簡介：本課程適合準備不動產估價相關國家考試、需要系統建立「不動產估價概要」觀念的考生，也適合想釐清估價技術...

用1分鐘的故事說清楚激勵理論程序論(期望理論、公平理論、目標設定理論及Porter & Lawler Model)

講師：bill3701191

簡介：給我1分鐘，我用精采故事讓你了解激勵理論過程論中所有理論

歷史

描述：戎嚴期間

微生物學與臨床微生物學 近年國考題詳解彙整

描述：表格式筆記 與口訣 希望幫助到水深火熱的大家

物理治療史

描述：物理治療史

複選題27. 下列會計項目屬於資產類的是： (A)留抵稅額 (B)研究發展費用 (C)存出保證金 (D)代付款

複選題28. 關於綜合損益表之敘述，下列何者正確？ (A)為一動態報表 (B)表達企業在特定期間內所有收益與費損 (C)提供企業獲利能力分析的資訊 (D)表達企業某一特定日的財務狀況

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)

(9) 當鉛蓄電池須充電時，鉛蓄電池負極的半反應式