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研究所、轉學考(插大)◆文字暨聲韻學

研究所、轉學考(插大)◆中級日語

研究所、轉學考(插大)◆初級日語

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2451-2501（2026/09/15 更新）#145082(51題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2401-2450（2026/09/15 更新）#145081(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2101-2150（2026/09/15 更新）#145080(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2201-2250（2026/09/15 更新）#145079(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2051-2100（2026/09/15 更新）#145078(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2151-2200（2026/09/15 更新）#145077(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1951-2000（2026/09/15 更新）#145076(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1901-1950（2026/09/15 更新）#145075(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2001-2050（2026/09/15 更新）#145074(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1851-1900（2026/09/15 更新）#145073(50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)

國一上數學-康軒版

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國一上數學-康軒版

【Jessie超實用｜家系圖製作工具】用PPT也能輕鬆畫出專業家系圖！

講師：Jessie-108第二次社工師已上榜

簡介：【超實用｜家系圖製作工具】用PPT也能輕鬆畫出專業家系圖！ 你是不是也曾為了畫家系圖傷透腦筋？ 符號太多...

國中國文

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國中國文

公務人員之任用資格與免職程序

課程：公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：第 4 章 公務員法與公務人員權利保障

描述：學習重點 任用消極資格須區分犯罪類型與程序階段：貪污案件的起訴不等於有罪判決確定；一般犯罪須注意刑罰...

公務員服務義務與利益迴避

課程：公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：第 4 章 公務員法與公務人員權利保障

描述：學習重點 兼職須依活動性質判斷：經營商業、反覆從事的業務、教學研究及非營利團體職務，適用不同限制；休...

公務員之服從義務與法律責任

課程：公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：第 4 章 公務員法與公務人員權利保障

描述：學習重點 區分長官所訂的行政規則與所發的職務命令，掌握其類型、內部拘束力及合法性審查。 熟悉公務人員...

23. The school trip was cancelled ______ the heavy rain. (A)because (B)due to (C)although (D)despite

24. The principal believes that students learn best when they are ______ involved in the lesson. (A)actively (B)sharply (C)greatly (D)deeply

25. Choose the sentence with the best style for communication with parents. (A)Your child failed because he did not study enough. (B)Your child has many problems and needs immediate change. (C)Your child is making progress, but would benefit from more practice at home. (D)Your child never pays attention in class.

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)