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115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：英文#142531(25題)
115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：國文#142530(25題)
115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：臺灣自然及人文地理#142529(60題)
115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：郵政法規大意(含郵政法及郵件處理規則)及交通安全常識(含道路交通安全規則第四章、道路交通管理處罰條例及道路交通事故處理辦法)#142528(50題)
115年 - 115 臺北捷運公司新進行車專員(一般及原住民類)、 技術專員(常年大夜班維修類)甄試試題：綜合科目 2(數理邏輯、捷運 法規及常識)B#142527(50題)
115年 - 115-3 保險事業發展中心辦理_永續發展基礎能力測驗試題：永續發展基礎能力測驗#142526(80題)
115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(五)（包括全口贗復學、局部贗復學、牙冠牙橋學、咬合學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142525(80題)
115年 - 115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(四)（包括口腔顎面外科學、牙科放射線學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142524(80題)
115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(六)（包括齒顎矯正學、兒童牙科學、牙科公共衛生學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142523(80題)
115年 - 115 專技高考_職能治療師：解剖學與生理學#142522(80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
【警鴿】警察偵查犯罪手冊(上)
講師：
小摩喵(課程：警鴿系列)
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《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...
高中數學
講師：
Terry Tung
簡介：
根據108課綱將83-113學測數學試題、91-110指考乙、91-113分科數甲試題分成A、B和選修數甲，準備學測或分科...
【WriteMol英文】高峰作家的英文寫作班：高中篇
講師：
小摩喵(課程：警鴿系列)
簡介：
歡迎來到【WriteMol英文】高峰作家的英文寫作班：高中篇！本課程是專為高中學生而設計的英文作文課程。 這...
最新主題筆記
工作權之保障與限制
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 13 章 工作、財產、教育與程序性基本權
描述：
學習重點 憲法第15條工作權保障職業選擇自由與職業執行自由；營業自由同時受工作權及財產權保障，但工作權...
職業自由限制之三階段理論
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 13 章 工作、財產、教育與程序性基本權
描述：
學習重點 職業自由受憲法第15條工作權保障，包含選擇職業及執行職業的自由；不以營利、有薪為限，但一般志...
財產權之保障、社會義務與土地徵收
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 13 章 工作、財產、教育與程序性基本權
描述：
學習重點 掌握憲法第15條財產權的保障範圍，區分財產利益與人格權、職業資格等其他基本權。 理解財產權兼...
最新討論
77.在一場學術研討會中，來自各學界的教授討論教育相關理論的內涵，請問下列各理論的敘述，何者正確？ (A)心理分析論：特別強調知識的結構形式與策略的學習 (B)社會學習論：認為合適的學習楷模和示範者有助於幼兒學習 (C)成熟論：主張讓幼兒自由探索，並強調外在獎賞的運用 (D)建構論：認為連續漸進的編序教學方式有助於幼兒的學習。
2. 依正確餘額法編製銀行往來調節表時，下列哪一項是銀行對帳單餘額的加項？ (A)託收票據 (B)未兌現支票 (C)已兌現支票 (D)在途存款
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)
(2) 吸取 C 電極附近之溶液並加入 FeCl3(aq)，反應的產物為？
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