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港務局◆運輸工程概要

iPAS◆生產與作業管理基礎◆初級

iPAS◆智慧製造生產線管理基礎◆初級

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家庭社會工作理論與實務（包括家庭暴力）#143322(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）、家事調查官、心理測驗員、心理輔導員：諮商與輔導#143321(8題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_行政執行官、檢察事務官財經實務組、檢察事務官電子資訊組、檢察事務官營繕工程組、調查工作組：刑法與刑事訴訟法#143320(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：公證法與非訟事件法#143319(4題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_公證人、法律實務組：商事法#143318(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：強制執行法與國際私法#143317(6題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）、司法事務官法律事務組、法院書記官、檢察事務官偵查實務組、法律實務組：刑法#143316(6題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）：犯罪學#143315(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、心理輔導員：社會工作概論#143314(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）：刑事訴訟法與保安處分執行法#143313(4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】刑法分則-財產法益（一）

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法分則

test

講師：李晴暄

簡介：test

【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

過關

描述：過關

特殊教育導論

描述：如題

溝通障礙導論

描述：如題

12. 公司發行普通股，其發行價格大於面額部分，應貸記： (A)資本公積 (B)股本 (C)累積盈虧 (D)保留盈餘

13. 下列會計事項，會影響公司權益總額的是： (A)分配股票股利 (B)現金增資 (C)股份分割 (D)提撥擴充廠房準備

14. 何謂營業循環是指下列哪一個循環？ (A)由分錄、試算、過帳迄編表止，週而復始 (B)由以現金、進貨、銷貨，再回復為現金之循環 (C)由以賒購起至以現金償付應付帳款之循環 (D)由分錄、過帳、試算迄編表止，週而復始

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)